學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁貴州財經大學《數據挖掘》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在進行數據分析的實驗時，交叉驗證是常用的評估模型穩定性的方法。假設你在比較不同的分類算法，以下關于交叉驗證策略的選擇，哪一項是最合理的？（）A.簡單隨機劃分數據集，進行多次訓練和驗證B.使用K折交叉驗證，平均多個結果以獲得更可靠的評估C.采用留一法交叉驗證，確保每個樣本都被用于驗證D.不進行交叉驗證，只進行一次訓練和驗證2、在數據分析中，若要比較不同組數據的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數D.眾數3、在數據分析的方差分析（ANOVA）中，以下關于組間方差和組內方差的描述，錯誤的是（）A.組間方差反映了不同組之間的差異B.組內方差反映了組內個體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內方差，說明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內方差的比值越大，越說明組間差異不顯著4、在數據分析的過程中，數據的預處理和特征工程可能會占用大量時間。假設你面臨時間緊迫的情況，以下關于時間分配的策略，哪一項是最明智的？（）A.跳過預處理和特征工程，直接進行建模分析B.減少數據清洗的工作，重點放在特征工程上C.合理分配時間，確保預處理和特征工程的質量，以提高模型性能D.把大部分時間花在模型選擇和調優上，忽略數據準備5、數據分析中的模型融合可以結合多個模型的優勢提高性能。假設已經建立了多個不同的預測模型，如線性回歸、決策樹和隨機森林，要將它們融合以獲得更準確的預測結果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預測精度？（）A.簡單平均融合B.加權平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同6、數據分析中的關聯規則挖掘可以發現數據中項之間的關聯關系。假設我們要分析超市購物籃數據。以下關于關聯規則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.支持度表示項集在數據集中出現的頻率B.置信度表示在包含前提項集的情況下，包含結果項集的概率C.提升度大于1表示關聯規則是有效的，小于1表示是無效的D.關聯規則挖掘只能發現簡單的兩兩關聯關系，不能處理復雜的關聯模式7、在數據分析中，假設檢驗是一種常用的統計方法。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，哪一項是不準確的？（）A.首先需要提出原假設和備擇假設，然后根據樣本數據計算檢驗統計量B.如果p值小于預先設定的顯著性水平，就拒絕原假設，認為新教學方法有效C.假設檢驗的結果完全取決于樣本數據的大小和分布，與研究問題的實際情況無關D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗的靈敏度和特異性8、在進行數據可視化時，顏色的選擇和使用可以影響可視化的效果。假設我們要在一個圖表中區分不同的類別，以下哪個關于顏色選擇的原則是重要的？（）A.對比度高B.符合文化和認知習慣C.考慮色盲人群的可辨識度D.以上都是9、對于一個具有多個分類變量的數據集，若要分析不同類別之間的差異，應選擇哪種統計分析方法？（）A.方差分析B.獨立性檢驗C.相關分析D.描述性統計10、數據分析中的回歸分析用于研究變量之間的關系。假設要探究廣告投入與產品銷售額之間的關系，以下關于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸一定能準確反映兩者的關系，無需考慮其他因素B.不考慮數據的正態性和方差齊性，直接進行回歸分析C.在進行回歸分析前，對數據進行預處理和假設檢驗，選擇合適的回歸模型，并評估模型的擬合優度和顯著性D.只關注回歸方程的系數，不考慮模型的殘差和預測能力11、假設要對大量數據進行快速排序，以下哪種算法在平均情況下性能較好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序12、在數據分析中，數據預處理包括數據標準化、歸一化等操作。假設要對不同量級的數據進行處理，以下關于數據預處理的描述，哪一項是不準確的？（）A.標準化可以將數據轉換為均值為0，標準差為1的分布，使得不同特征具有可比性B.歸一化可以將數據映射到特定的區間，如[0,1]，但可能會改變數據的分布C.數據預處理對后續的分析和建模影響不大，可以根據個人喜好選擇是否進行D.對于數值型數據和分類型數據，需要采用不同的數據預處理方法13、在進行數據可視化時，若要展示多個變量之間的相關性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標圖C.?；鶊DD.以上都是14、在數據分析中，數據抽樣的方法有很多，其中隨機抽樣是一種常用的方法。以下關于隨機抽樣的描述中，錯誤的是？（）A.隨機抽樣可以保證樣本的代表性和隨機性B.隨機抽樣可以減少數據的數量和復雜度C.隨機抽樣可以提高數據分析的效率和準確性D.隨機抽樣只適用于大規模數據集，對于小數據集無法使用15、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄等問題。為了得到準確和可靠的分析結果，需要對數據進行有效的清洗。以下哪種數據清洗方法在處理這種復雜的數據質量問題時最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用均值或中位數填充缺失值C.通過數據驗證規則糾正錯誤數據D.以上方法結合使用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述強化學習的概念和應用場景，說明其與監督學習和無監督學習的區別，并舉例說明強化學習在數據分析中的應用。2、（本題5分）在進行分類任務時，對比決策樹、隨機森林和支持向量機等算法的優缺點，以及如何根據數據特點選擇合適的分類算法。3、（本題5分）在數據可視化中，如何設計有效的數據故事？請說明數據故事的結構和元素，并舉例說明在數據報告中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）制造業的精益生產管理可以借助數據分析來實現持續改進。請探討如何運用生產過程數據來識別浪費、優化流程和提高生產效率，同時推動員工參與和文化變革。2、（本題5分）對于企業的供應鏈風險管理，論述如何運用數據分析識別潛在的風險因素，制定風險應對策略，保障供應鏈的穩定性。3、（本題5分）體育行業利用數據分析來評估運動員表現、制定訓練計劃、預測比賽結果等。討論如何通過數據分析提升團隊和運動員的競技水平，以及如何將數據分析應用于體育賽事的運營和觀眾體驗的優化。4、（本題5分）在醫療科研領域，臨床實驗數據、基因數據等大量產生。詳細論述如何運用數據分析，例如疾病標志物發現、藥物研發輔助等，加速醫療科研進展，同時分析在數據質量控制、生物信息學專業知識要求和倫理審查方面的挑戰及解決辦法。5、（本題5分）在電商退貨管理中，數據分析可以幫助降低成本和提高客戶滿意度。以某大型電商企業為例，論述如何運用數據分析來預測退貨率、分析退貨原因、改進產品質量和服務，以及如何建立有效的退貨處理流程。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線英語繪本閱讀平臺收集了用戶閱讀數據、繪本難度