裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁榆林學院《大數據思維與決策》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(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、在數據挖掘中，若要對文本數據進行分類，以下哪種算法可能會被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能2、在數據庫中，若要執行事務處理以確保數據的一致性，以下哪個特性是關鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性3、在數據分析的假設檢驗中，假設要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額。收集了實施前后的銷售數據，以下哪種假設檢驗方法可能是合適的選擇？（）A.t檢驗，比較兩組均值B.方差分析，比較多組均值C.卡方檢驗，檢驗分類變量的關系D.不進行假設檢驗，主觀判斷營銷策略的效果4、在數據分析中的數據預處理階段，以下關于數據標準化和歸一化的敘述，不準確的是（）A.數據標準化是將數據轉換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數值上具有可比性B.數據歸一化是將數據映射到特定的區間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標準化和歸一化對于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數據的分布和特征如何，都應該進行標準化或歸一化處理，以確保分析結果的準確性5、數據分析中的生存分析常用于研究事件發生的時間。假設我們要研究患者接受某種治療后疾病復發的時間，以下哪個概念是生存分析中的關鍵指標？（）A.生存函數B.風險函數C.中位生存時間D.以上都是6、在數據分析中，數據挖掘是一種高級的技術。以下關于數據挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.數據挖掘可以從大量的數據中發現隱藏的模式和規律B.數據挖掘可以使用機器學習算法進行數據的分類、聚類和預測C.數據挖掘需要專業的技術和知識，對于普通用戶來說難以掌握D.數據挖掘的結果一定是準確無誤的，可以直接用于決策7、當分析一個在線教育平臺的課程評價數據，以評估教師的教學質量和課程的效果。考慮到評價的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評價？（）A.計算平均值B.去除極端值后計算平均值C.采用眾數D.以上都是8、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9、某數據分析項目需要對大量文本數據進行情感分析。以下哪種技術常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.詞袋模型10、在數據分析中，假設檢驗是常用的方法之一。在進行雙側檢驗時，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.拒絕原假設B.接受原假設C.無法得出結論D.原假設可能成立11、數據分析中的數據標注對于監督學習算法至關重要。假設要對圖像數據進行分類標注，以下關于數據標注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業人員進行標注，不進行質量控制B.不制定標注規范和標準，導致標注結果不一致C.組織專業的標注團隊，制定明確的標注規范和流程，進行質量檢查和審核，確保標注數據的準確性和一致性D.認為數據標注是簡單的任務，不需要投入太多資源和時間12、在數據分析中，數據分析報告是傳達分析結果的重要方式。以下關于數據分析報告的說法中，錯誤的是？（）A.數據分析報告應包括問題背景、分析方法、結果呈現和結論建議等內容B.數據分析報告應使用簡潔明了的語言，避免使用專業術語和復雜的公式C.數據分析報告的結果應具有客觀性和可靠性，不能帶有主觀偏見D.數據分析報告的格式和風格可以隨意選擇，只要能表達清楚分析結果即可13、在數據預處理中，處理異常值是重要的環節。假設我們有一個包含員工工資的數據集，以下關于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進行任何進一步的分析B.異常值一定是錯誤的數據，必須修正C.分析異常值產生的原因，根據具體情況決定處理方式D.異常值對數據分析沒有任何影響，無需關注14、在進行數據探索性分析時，我們需要對數據的分布、相關性等進行初步了解。假設我們有一個包含多個變量的數據集。以下關于探索性分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.繪制直方圖可以觀察數據的分布形態，判斷是否符合正態分布B.計算相關系數可以衡量變量之間的線性相關性C.探索性分析只是對數據的初步了解，對后續的分析沒有實質性的幫助D.可以通過數據可視化和統計摘要來發現數據中的異常值和潛在模式15、對于一個包含多個變量的數據集，想要了解變量之間的線性關系強度，可以計算？（）A.方差B.協方差C.相關系數D.偏度二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在數據分析中，如何處理缺失值？請介紹多種處理缺失值的方法，并分析它們的優缺點及適用場景。2、（本題5分）在數據挖掘中，如何評估分類模型在不平衡數據集上的性能？請說明常用的評估指標和方法，并舉例說明。3、（本題5分）在進行數據分析時，如何結合業務知識進行數據解讀和分析？闡述業務理解在數據分析中的重要性，并舉例說明。4、（本題5分）在處理音頻數據時，常用的數據分析方法和技術有哪些？解釋音頻特征提取、語音識別等概念，并舉例說明應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）隨著電商行業的迅猛發展，數據成為了驅動業務增長的關鍵因素。請深入探討如何利用數據分析來改善電商平臺的用戶體驗，包括個性化推薦、頁面優化和購物流程改進等方面，同時分析在這個過程中可能遇到的數據質量、隱私保護等問題及應對策略。2、（本題5分）零售行業通過線上線下渠道收集了大量的顧客購物數據。詳細論述如何運用數據分析，例如顧客忠誠度分析、商品關聯分析等，優化店鋪布局、庫存管理和促銷活動策劃，提高零售企業的競爭力，同時分析在數據隱私法規遵守和消費者信任建立方面的挑戰及解決辦法。3、（本題5分）探討在電商平臺的用戶流失預測中，如何運用數據分析識別用戶流失的特征和趨勢，采取有效的用戶留存策略。4、（本題5分）分析在金融市場的量化投資策略中，如何運用數據分析構建交易模型，優化投資決策，提高投資績效。5、（本題5分）社交媒體廣告投放效果的評估對于企業營銷至關重要。請論述如何利用數據分析來衡量社交媒體廣告的曝光量、點擊率、轉化率等指標，分析影響廣告效果的因素，并提出優化廣告投放策略的建議。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某網約車平臺的無障礙服務存有數據，包括服務需求、服務響應時間、用戶評價、司機培訓等。分析服務需求和司機培訓對服務響應時間和用戶評價的作用。2、（本題10分）一家房地產公司擁有樓盤銷售數據，包括樓盤位置、