學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)沈陽(yáng)建筑大學(xué)

《石油工程大數(shù)據(jù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性3、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，當(dāng)面對(duì)一個(gè)包含大量用戶(hù)消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要找出影響用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策的關(guān)鍵因素，例如產(chǎn)品價(jià)格、促銷(xiāo)活動(dòng)、用戶(hù)評(píng)價(jià)等。假設(shè)數(shù)據(jù)的維度眾多，關(guān)系復(fù)雜，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最為有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.因子分析D.回歸分析4、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調(diào)優(yōu)是提高性能的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要在多個(gè)分類(lèi)模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等技術(shù)來(lái)評(píng)估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索是常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復(fù)雜度越高，性能就越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.結(jié)合業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇適合的模型和調(diào)優(yōu)方法5、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類(lèi)型比較單一D.以上都不是6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析7、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過(guò)程。假設(shè)一家電商企業(yè)想要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適用？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類(lèi)算法C.聚類(lèi)分析D.預(yù)測(cè)分析8、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時(shí)才進(jìn)行更新C.從不更新模型，認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時(shí)間更新模型9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性等方面B.數(shù)據(jù)安全問(wèn)題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等后果C.提高數(shù)據(jù)安全可以通過(guò)加密、備份和訪問(wèn)控制等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)安全只與數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的過(guò)程無(wú)關(guān)10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)良好，但在一致性方面存在問(wèn)題，可能的原因是什么？（）A.數(shù)據(jù)錄入時(shí)的錯(cuò)誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當(dāng)C.數(shù)據(jù)更新不及時(shí)D.以上原因都有可能11、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中，假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時(shí)間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況，即部分患者的生存時(shí)間未被完整觀測(cè)到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況？（）A.Kaplan-Meier估計(jì)，繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型，考慮多個(gè)因素C.Log-rank檢驗(yàn)，比較兩組生存曲線D.不進(jìn)行生存分析，忽略刪失數(shù)據(jù)12、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。假設(shè)我們?cè)谔幚戆瑐€(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問(wèn)控制D.以上都是13、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對(duì)某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對(duì)消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對(duì)于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)14、當(dāng)分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶(hù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)，包括頁(yè)面瀏覽量、停留時(shí)間、跳出率等，以改進(jìn)網(wǎng)站的用戶(hù)體驗(yàn)和布局設(shè)計(jì)。為了確定哪些頁(yè)面需要重點(diǎn)優(yōu)化，以下哪個(gè)指標(biāo)可能是最有價(jià)值的？（）A.頁(yè)面瀏覽量B.平均停留時(shí)間C.跳出率D.以上都是15、在處理多變量數(shù)據(jù)時(shí)，降維技術(shù)可以幫助我們簡(jiǎn)化分析。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù)集，以下哪種降維技術(shù)可以保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的生物信息挖掘，包括基因序列分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等，說(shuō)明其在生命科學(xué)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，說(shuō)明其在融合多種數(shù)據(jù)類(lèi)型（如圖像、文本、音頻）中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的異常檢測(cè)中的基于聚類(lèi)的方法的原理和步驟，并舉例說(shuō)明在網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)中的應(yīng)用。4、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的可復(fù)用性設(shè)計(jì)，包括數(shù)據(jù)格式規(guī)范、接口定義等方面的考慮。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在醫(yī)療臨床研究中，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)驗(yàn)證新藥物的療效、評(píng)估治療方案的有效性和安全性？請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)分析的方法和流程，以及如何處理臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜性和不確定性。2、（本題5分）在社交媒體的用戶(hù)增長(zhǎng)和留存中，數(shù)據(jù)分析可以制定有效的策略。以某新興社交媒體平臺(tái)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解用戶(hù)獲取渠道、優(yōu)化用戶(hù)注冊(cè)流程、提高用戶(hù)活躍度和留存率，以及如何根據(jù)用戶(hù)生命周期價(jià)值進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。3、（本題5分）隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。請(qǐng)?zhí)接懭绾螌?duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)能源管理的優(yōu)化、家庭安全的提升以及用戶(hù)生活習(xí)慣的洞察，并分析在數(shù)據(jù)處理和隱私保護(hù)方面的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，智能家居設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化智能家居設(shè)備的性能、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、提供個(gè)性化的智能服務(wù)，并分析數(shù)據(jù)隱私和安全在智能家居領(lǐng)域的重要性。5、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于農(nóng)作物監(jiān)測(cè)、土壤質(zhì)量評(píng)估、氣象預(yù)測(cè)等方面。探討如何利用數(shù)據(jù)分析提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、減少資源浪費(fèi)、應(yīng)對(duì)氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響，并分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析面臨的技術(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某連鎖超市積累了不同商品的促銷(xiāo)組合效果數(shù)據(jù)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率對(duì)比、顧客購(gòu)買(mǎi)路徑等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行貨架布局優(yōu)化和促銷(xiāo)方案設(shè)計(jì)。2、（本題10分）某視頻網(wǎng)站的紀(jì)錄片類(lèi)目擁有用戶(hù)觀看數(shù)據(jù)，如紀(jì)錄片主題、觀看時(shí)長(zhǎng)、評(píng)論熱度、分享意愿等