裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁星海音樂學院《數據挖掘導論》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在數據分析中，數據可視化是重要的環節。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖2、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3、在進行數據可視化時，若要展示數據的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖4、數據分析中，數據質量問題會影響分析結果的準確性和可靠性。以下關于數據質量的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量包括準確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數據質量問題可以通過數據清洗、驗證和監控等方法來解決C.提高數據質量需要從數據的采集、存儲、處理等各個環節入手D.一旦數據進入數據倉庫，就不需要再關注數據質量問題了5、數據預處理中的特征工程用于創建有意義的特征。假設要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數據的所有特征，不進行任何處理和轉換B.隨意創建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數據的理解和業務知識，進行特征選擇、提取、構建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環節6、在數據挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現精準營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關聯規則挖掘算法D.神經網絡算法7、數據分析中的異常值檢測對于識別數據中的異常情況非常重要。假設在一個生產過程的質量控制數據集中發現了異常值，以下哪種方法可能有助于確定這些異常值是由隨機誤差還是系統故障引起的？（）A.比較異常值與歷史數據的模式B.查看生產過程中的其他相關參數C.咨詢生產線上的工作人員D.以上方法都可能有幫助8、在數據分析的預測模型選擇中，假設數據具有非線性和復雜的特征，且樣本數量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機森林B.神經網絡，具有強大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅持使用簡單的線性模型9、在數據分析的過程中，數據清洗是至關重要的一步。假設你獲取了一份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。以下關于數據清洗方法的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄，以保持數據的簡潔性B.采用均值或中位數來填充缺失值，不考慮數據的分布特征C.通過數據驗證和邏輯檢查來修正錯誤數據，并去除重復記錄D.忽略數據中的問題，直接進行后續的分析10、在數據分析中，選擇合適的統計量來描述數據的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設你有一組員工的工資數據，以下關于統計量的選擇，哪一項是最合適的？（）A.用中位數描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標準差描述離散程度C.用眾數描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統計量，不考慮數據的特點11、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數據和重復記錄的數據集，以下關于數據清洗的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數據，但這可能導致信息丟失B.對于錯誤數據，可以通過與其他可靠數據源進行對比或基于數據的邏輯關系進行修正C.重復記錄可以直接保留，因為它們不會對數據分析結果產生太大影響D.運用數據填充技術，如使用均值、中位數或眾數來填充缺失值，但需要謹慎選擇填充方法12、在數據分析中，數據預處理的步驟有很多，其中數據清理是一個重要的步驟。以下關于數據清理的描述中，錯誤的是？（）A.數據清理可以去除數據中的噪聲和異常值B.數據清理可以填補數據中的缺失值C.數據清理可以統一數據的格式和單位D.數據清理可以增加數據的數量和多樣性13、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14、在處理大數據時，分布式計算框架發揮了重要作用。以下關于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數據存儲，不支持數據處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計算方面性能更優C.分布式計算框架可以解決數據的一致性問題，但無法提高計算效率D.分布式計算框架中的節點之間不需要進行通信和協調15、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16、在數據分析的過程中，需要對數據進行標準化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數據轉換為統一的尺度。以下哪種情況可能更需要進行數據標準化？（）A.數據的分布比較均勻B.數據的量級差異較大C.數據的類型比較單一D.以上都不是17、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18、在對一個社交網絡的用戶關系數據進行分析，例如好友關系、群組活動等，以發現社區結構和關鍵節點。以下哪種算法可能在社區發現和關鍵人物識別中表現出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是19、在進行數據分析時，如果需要對多個變量進行主成分分析，以下哪個軟件或庫提供了較為方便的實現？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫D.以上都是20、在數據分析的模型評估中，假設建立了一個預測模型，需要評估其性能。除了準確率，以下哪個評估指標對于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準確率和召回率C.均方誤差，用于連續值的預測D.不關注評估指標，認為模型是完美的二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數據分析師應具備的技能和知識體系，包括統計學、編程、業務理解等方面，并說明如何不斷提升這些能力。2、（本題5分）在進行數據預處理時，如何處理重復數據？解釋重復數據的產生原因和對分析的影響，以及常用的處理方法。3、（本題5分）描述數據倉庫中的數據立方體技術，說明其原理和在多維數據分析中的作用，并舉例說明如何使用數據立方體進行快速查詢和分析。4、（本題5分）在數據分析中，如何進行數據的特征工程？包括特征提取、選擇和構建，請舉例說明不同方法的應用。5、（本題5分）在數據分析中，如何評估數據的分布特征？請介紹描述數據分布的統計量和圖表，如直方圖、箱線圖等，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某餐飲企業記錄了各門店的營業數據，涵蓋菜品類別、銷售額、顧客流量、營業時段等。分析不同營業時段各類菜品的銷售情況以及顧客流量的變化規律。2、（本題5分）某社交媒體平臺記錄了用戶的發布內容、關注話題、地理位置等數據。探討如何利用這些數據進行熱點話題監測和趨勢預測。3、（本題5分）某在線教育平臺記錄了不同地區學生的學習數據，包括課程選擇、學習進度、考試成績等。分析如何依據這些數據制定區域化的教育資源分配策略。4、（本題5分）某在線爵士鼓教學平臺保存了學員學習進度數據、練習時間統計、鼓棒消耗情況等。制定合理的教學計劃和鼓棒采購策略。5、（本題5分）一家文具批發店擁有批發數據、客戶類型、暢銷產品類別等。調整批發策略，滿足不同客戶的需求。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在醫療健康大數據的應用中，數據分析可以推動醫療服務的創新。以某區域醫療健康大數據平臺為例，闡述如何通過數據分析來開展疾病預防、醫療資源分配、醫療質量評估，以及如何解決數據整合和共享中的技術和政策障礙。2、（本題10分）隨著共享經濟的發展，