站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)《數(shù)值分析課程設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征，因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個(gè)綜合特征2、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)我們有海量的用戶行為數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是3、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于分類(lèi)算法的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.決策樹(shù)算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對(duì)異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立4、在數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)模型中，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)B.CNN通過(guò)卷積層和池化層自動(dòng)提取特征C.CNN的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理5、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(guò)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(shù)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6、數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中有助于直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷(xiāo)售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用折線圖，因?yàn)樗軌蚯逦仫@示銷(xiāo)售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)B.采用柱狀圖，能直觀對(duì)比不同地區(qū)銷(xiāo)售額的差異C.選擇餅圖，以便準(zhǔn)確呈現(xiàn)各地區(qū)銷(xiāo)售額占總銷(xiāo)售額的比例D.運(yùn)用散點(diǎn)圖，可分析銷(xiāo)售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系7、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類(lèi)型的問(wèn)題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例，但不能完全依賴(lài)C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí)，應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性8、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否來(lái)自于某個(gè)特定的分布，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)B.Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)C.Shapiro-Wilk檢驗(yàn)D.以上都是9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購(gòu)買(mǎi)行為與促銷(xiāo)活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián)，不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值，直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析C.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景，挖掘有價(jià)值的關(guān)聯(lián)模式，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營(yíng)銷(xiāo)策略，不進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估和優(yōu)化10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，特征工程對(duì)于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來(lái)不重要的特征，以簡(jiǎn)化模型11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，需要了解數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)城市的房?jī)r(jià)與地理位置、房屋面積等因素的關(guān)系，以下關(guān)于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡(jiǎn)單的圖表，不進(jìn)行深入的統(tǒng)計(jì)分析B.不考慮變量之間的相關(guān)性，孤立地分析每個(gè)因素C.綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化、相關(guān)性分析、分組統(tǒng)計(jì)等方法，揭示數(shù)據(jù)的潛在模式和關(guān)系，提出假設(shè)和研究方向D.忽略數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，認(rèn)為它們不影響分析結(jié)果12、在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如股票價(jià)格、氣溫變化等，需要進(jìn)行預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析。以下哪種方法可能在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹(shù)C.樸素貝葉斯D.以上都不是13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為與廣告投放之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關(guān)聯(lián)分析方法在處理這種復(fù)雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同15、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類(lèi)問(wèn)題，假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類(lèi)算法在處理這種文本分類(lèi)任務(wù)時(shí)可能效果較好？（）A.決策樹(shù)，通過(guò)一系列規(guī)則進(jìn)行分類(lèi)B.支持向量機(jī)，尋找最優(yōu)分類(lèi)超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進(jìn)行分類(lèi)D.不進(jìn)行分類(lèi)，將所有郵件視為正常郵件16、對(duì)于一個(gè)包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種預(yù)處理方法較為常見(jiàn)？（）A.文本向量化B.數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.以上都是17、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)我們面對(duì)一個(gè)包含大量缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)刪除包含過(guò)多缺失值的行或列來(lái)處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以通過(guò)與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運(yùn)用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來(lái)填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域有很多，其中金融領(lǐng)域是一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用評(píng)分B.數(shù)據(jù)挖掘可以用于市場(chǎng)預(yù)測(cè)和投資決策C.數(shù)據(jù)挖掘可以用于客戶關(guān)系管理和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接用于金融交易，無(wú)需人工干預(yù)19、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類(lèi)別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等20、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對(duì)總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷(xiāo)策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷(xiāo)售額，設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.新的營(yíng)銷(xiāo)策略顯著提高了銷(xiāo)售額B.新的營(yíng)銷(xiāo)策略沒(méi)有顯著提高銷(xiāo)售額C.無(wú)法確定新策略對(duì)銷(xiāo)售額的影響D.以上結(jié)論都不正確21、在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果自變量之間存在高度的多重共線性，會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生什么影響？（）A.提高模型的準(zhǔn)確性B.使模型更易于解釋C.導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確D.增加模型的穩(wěn)定性22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，以下哪個(gè)函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()23、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結(jié)果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設(shè)要通過(guò)可視化探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.散點(diǎn)圖可以直觀地顯示兩個(gè)變量之間的線性或非線性關(guān)系B.熱力圖可以用于展示兩個(gè)變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計(jì)分析和建模D.可以通過(guò)不斷調(diào)整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢(shì)24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們正在分析一組學(xué)生的考試成績(jī)。以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.平均數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)不受極端值的影響，能更穩(wěn)健地表示數(shù)據(jù)的中心位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說(shuō)明數(shù)據(jù)的離散程度越小，數(shù)據(jù)越穩(wěn)定D.方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方，同樣可以反映數(shù)據(jù)的離散程度25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。假設(shè)你要將銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動(dòng)修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的數(shù)據(jù)抽象和聚合，說(shuō)明如何通過(guò)抽象和聚合來(lái)展示數(shù)據(jù)的總體特征，同時(shí)不丟失關(guān)鍵信息。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析（EDA）？解釋EDA的主要步驟和目的，以及常用的工具和技術(shù)。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)的缺失值和異常值同時(shí)存在的情況？請(qǐng)說(shuō)明綜合的處理方法和策略，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）解釋什么是模型融合，說(shuō)明其在提高模型性能中的作用，并列舉至少兩種模型融合的方法和應(yīng)用場(chǎng)景。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺(tái)的數(shù)碼產(chǎn)品類(lèi)目擁有豐富的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，涵蓋品牌、產(chǎn)品型號(hào)、價(jià)格、銷(xiāo)量、促銷(xiāo)活動(dòng)等。分析促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)不同品牌和型號(hào)數(shù)碼產(chǎn)品銷(xiāo)量的影響。2、（本題5分）某在線招聘平臺(tái)擁有求職者的簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)、企業(yè)招聘需求、面試評(píng)價(jià)等信息。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)提高人才匹配度和招聘效率。3、（本題5分）一家手機(jī)應(yīng)用商店的攝影類(lèi)應(yīng)用記錄了數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用功能、用戶評(píng)分、更新頻率、下載量等。探討應(yīng)用功能和更新頻率對(duì)用戶評(píng)分和下載量的作用。4、（本題5分）某在線珠寶銷(xiāo)售平臺(tái)記錄了珠寶銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者年齡性別、款式喜好等。推出符合市場(chǎng)需求的珠寶款式和營(yíng)銷(xiāo)策略。5、（本題5分）某社交媒體平臺(tái)掌握了用戶的興趣標(biāo)簽、關(guān)注話題、分享行為等數(shù)據(jù)。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放和內(nèi)容推薦。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在供應(yīng)鏈管理中，如何借助數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)需求波動(dòng)、優(yōu)化庫(kù)存水平和選擇供應(yīng)商？請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)