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)泉州工藝美術(shù)職業(yè)學(xué)院

《數(shù)據(jù)建模與分析》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2分，共30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、假設(shè)要分析電商平臺(tái)上的用戶購(gòu)買行為隨時(shí)間的變化，以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節(jié)性因素，直接進(jìn)行時(shí)間序列建模B.時(shí)間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)成分，有助于深入分析C.短期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)比長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)更有分析價(jià)值D.時(shí)間序列分析只能用于預(yù)測(cè)未來(lái)，不能用于解釋過去的行為模式2、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)要對(duì)一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以下關(guān)于主成分分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的大部分方差B.通過選擇前幾個(gè)主成分，可以在減少數(shù)據(jù)維度的同時(shí)盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，但可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數(shù)據(jù)，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化是一個(gè)重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以提高數(shù)據(jù)查詢和分析的效率B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計(jì)和查詢語(yǔ)句等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、復(fù)雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化只需要關(guān)注硬件設(shè)備的升級(jí)和擴(kuò)展，無(wú)需考慮軟件方面的優(yōu)化4、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評(píng)論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù)，不考慮文本的語(yǔ)義和語(yǔ)境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模，以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠，不需要人工驗(yàn)證和修正5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性6、數(shù)據(jù)分析中的生存分析常用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者接受某種治療后疾病復(fù)發(fā)的時(shí)間，以下哪個(gè)概念是生存分析中的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.生存函數(shù)B.風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)C.中位生存時(shí)間D.以上都是7、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，想要了解成績(jī)的分布情況，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)9、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績(jī)，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問題的實(shí)際情況無(wú)關(guān)D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來(lái)平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性10、時(shí)間序列分析用于研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)月的股票價(jià)格走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列分析方法選擇的描述，正確的是：（）A.僅僅使用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法，不考慮其他更復(fù)雜的模型B.隨意選擇一種時(shí)間序列模型，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和模型評(píng)估C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和預(yù)處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和預(yù)測(cè)需求選擇合適的模型，如ARIMA模型，并進(jìn)行模型評(píng)估和參數(shù)調(diào)整D.不考慮外部因素對(duì)股票價(jià)格的影響，僅基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)11、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣保證了每個(gè)樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會(huì)引入偏差，能完全反映總體的特征12、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性，但周期長(zhǎng)度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以通過圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集沒有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性14、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進(jìn)行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，每個(gè)個(gè)體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進(jìn)行抽樣，直接分析整個(gè)數(shù)據(jù)集15、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對(duì)于理解模型的決策過程和結(jié)果非常重要。假設(shè)建立了一個(gè)用于信用評(píng)估的模型，需要向決策者解釋模型是如何做出信用評(píng)分的。以下哪種模型在提供可解釋性方面更具優(yōu)勢(shì)？（）A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.隨機(jī)森林模型D.以上模型可解釋性相同二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的概念漂移？闡述檢測(cè)和適應(yīng)概念漂移的方法，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)，包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等，說(shuō)明其工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的偏差檢測(cè)？請(qǐng)介紹偏差檢測(cè)的方法和步驟，并舉例說(shuō)明其在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，數(shù)據(jù)分析可以提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度。以某物流企業(yè)為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解客戶需求、解決客戶問題、提供增值服務(wù)，以及如何通過客戶數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)客戶流失并采取相應(yīng)措施。2、（本題5分）在汽車金融服務(wù)領(lǐng)域，車輛貸款數(shù)據(jù)、客戶信用數(shù)據(jù)等不斷豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如貸款違約預(yù)測(cè)、客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，優(yōu)化汽車金融服務(wù)，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、金融政策變化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈方面所面臨的困難及解決途徑。3、（本題5分）人力資源管理中可以利用員工數(shù)據(jù)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估、人才選拔和培訓(xùn)需求分析。論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，以及如何確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，同時(shí)分析數(shù)據(jù)分析在人力資源戰(zhàn)略制定中的支持作用。4、（本題5分）在能源管理領(lǐng)域，企業(yè)的能源消耗數(shù)據(jù)、節(jié)能措施效果數(shù)據(jù)等逐漸完善。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源效率評(píng)估、節(jié)能潛力挖掘等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的節(jié)能減排目標(biāo)，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)采集精度受限、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差異和能源價(jià)格波動(dòng)影響方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。5、（本題5分）制造業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生了大量的質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)等。闡述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行質(zhì)量控制和預(yù)測(cè)性維護(hù)，以提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本，并結(jié)合工業(yè)4.0的背景探討數(shù)據(jù)分析在智能制造中的發(fā)展趨勢(shì)。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)