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《預測方法和技術》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一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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(shù)據(jù)分析中，特征工程用于從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設要對文本數(shù)據(jù)進行特征工程，以下關于特征工程的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來衡量單詞在文本中的重要性B.詞嵌入技術，如Word2Vec，可以將單詞表示為低維向量C.特征工程只需要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)值特征，對于文本等非數(shù)值特征不需要處理D.特征選擇可以去除冗余和無關的特征，提高模型的效率和性能2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質量問題會影響分析結果的準確性和可靠性。以下關于數(shù)據(jù)質量的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質量包括準確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數(shù)據(jù)質量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗、驗證和監(jiān)控等方法來解決C.提高數(shù)據(jù)質量需要從數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理等各個環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫，就不需要再關注數(shù)據(jù)質量問題了3、在進行數(shù)據(jù)挖掘任務時，關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集。假設在一個超市購物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購買。如果要進一步提高關聯(lián)規(guī)則的實用性，以下哪個步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動對購買行為的影響C.分析不同時間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助4、在進行數(shù)據(jù)探索性分析時，以下關于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項是最常用的？（）A.計算數(shù)據(jù)的均值和標準差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對數(shù)據(jù)進行排序，查看兩端的值D.隨機抽取部分數(shù)據(jù)進行檢查5、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設要對一個新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計描述C.相關性分析D.以上方法結合使用6、在進行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗主觀判斷7、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現(xiàn)精準營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡算法8、在構建數(shù)據(jù)分析模型時，過擬合是一個常見的問題。假設一個模型在訓練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上表現(xiàn)很差，這可能表明發(fā)生了什么？（）A.模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的復雜模式B.模型過于復雜，對訓練數(shù)據(jù)過度擬合C.數(shù)據(jù)中存在噪聲，影響了模型的性能D.測試集的數(shù)據(jù)質量有問題9、在對一個城市的空氣質量數(shù)據(jù)進行分析，例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等，以制定環(huán)境政策和改善空氣質量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是10、對于一個分類問題，若訓練集的準確率很高，但測試集的準確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當11、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應用于電商、娛樂等領域。假設要為一個在線音樂平臺構建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時更能滿足用戶的個性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦12、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠多于其他類別），以下哪種處理方法可能會提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡D.以上都是13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關系。假設要從一個大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時更有可能發(fā)現(xiàn)有價值的信息？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡算法14、在進行數(shù)據(jù)分析時，若要研究某電商平臺用戶的購買行為與年齡、性別、地域等因素的關系，以下哪種分析方法最為合適？（）A.描述性統(tǒng)計分析B.相關性分析C.回歸分析D.因子分析15、在數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個指標用于衡量規(guī)則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)的缺失值插補？請闡述常見的插補方法和選擇策略，并舉例說明在實際數(shù)據(jù)中的應用。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行假設檢驗，包括常見的假設檢驗類型（如t檢驗、方差分析）的原理和應用場景。3、（本題5分）解釋層次聚類算法的原理和步驟，說明其與其他聚類算法的區(qū)別和適用場景，并舉例說明其在實際數(shù)據(jù)中的應用。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理時間序列中的趨勢和季節(jié)性成分？請介紹分解時間序列的方法和步驟，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）影視娛樂行業(yè)可以基于觀眾的觀看數(shù)據(jù)和評價數(shù)據(jù)進行內(nèi)容創(chuàng)作和推薦。闡述如何運用數(shù)據(jù)分析了解觀眾喜好、預測熱門題材、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法，以及如何應對盜版和非法傳播等問題。2、（本題5分）社交媒體用戶行為分析對于平臺的發(fā)展和運營至關重要。請詳細探討如何通過數(shù)據(jù)分析來理解用戶的興趣偏好、社交關系和活動模式，進而優(yōu)化平臺功能和內(nèi)容推薦，同時考慮數(shù)據(jù)隱私保護和用戶體驗的平衡。3、（本題5分）在人力資源領域，員工的績效數(shù)據(jù)、培訓數(shù)據(jù)等逐漸豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如人才選拔模型構建、員工發(fā)展規(guī)劃等，優(yōu)化人力資源管理，提高企業(yè)的人才競爭力，同時探討在數(shù)據(jù)主觀性、個人隱私保護和組織文化適應性方面可能面臨的問題及應對方法。4、（本題5分）隨著共享經(jīng)濟的發(fā)展，共享單車和共享汽車平臺積累了大量的使用數(shù)據(jù)。以某共享出行平臺為例，論述如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化車輛投放策略、提高車輛利用率、預測用戶需求，以及如何解決數(shù)據(jù)稀疏性和動態(tài)變化的問題。5、（本題5分）分析在制造業(yè)的質量控制中，如何運用數(shù)據(jù)分析監(jiān)控生產(chǎn)過程中的質量波動，及時發(fā)現(xiàn)質量問題并采取改進措施。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某手機制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、故障報告等信息。探討如何利用這些數(shù)據(jù)改進產(chǎn)品設計和質量控制，提高用戶滿意度。2、（本題10分）一家文具批發(fā)店擁有批發(fā)數(shù)據(jù)、客戶類