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，共3頁中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《誤差理論及數(shù)據(jù)處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù)，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會(huì)引入誤差和沖突，不進(jìn)行質(zhì)量檢查2、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是3、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對(duì)醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限4、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5、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售情況，同時(shí)考慮地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對(duì)應(yīng)分析6、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對(duì)大量的客戶評(píng)論進(jìn)行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機(jī)抽取部分評(píng)論進(jìn)行人工分析，以此類推整體7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來衡量C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行商品推薦和營銷策略制定8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析。以下哪個(gè)工具常用于探索性數(shù)據(jù)分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R9、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，假設(shè)要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會(huì)產(chǎn)生更有價(jià)值的結(jié)果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項(xiàng)集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關(guān)聯(lián)10、數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素會(huì)影響隨機(jī)森林的性能？（）A.決策樹的數(shù)量B.特征的隨機(jī)選擇C.樣本的隨機(jī)抽樣D.以上都是11、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理，假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在極端值，這些極端值可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對(duì)極端值進(jìn)行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數(shù)據(jù)12、在數(shù)據(jù)庫中，若要提高數(shù)據(jù)的寫入性能，以下哪種存儲(chǔ)引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive13、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控14、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問題來確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問題和數(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15、假設(shè)要分析一個(gè)項(xiàng)目的成本效益，以下關(guān)于成本效益分析方法的描述，正確的是：（）A.只考慮直接成本和直接收益，忽略間接成本和潛在收益B.凈現(xiàn)值（NPV）為正數(shù)時(shí)，項(xiàng)目一定可行C.內(nèi)部收益率（IRR）越高，項(xiàng)目的效益越好D.不考慮項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，進(jìn)行簡單的成本效益計(jì)算二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘的主要任務(wù)和方法，如節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估、子圖發(fā)現(xiàn)等，并舉例說明在社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）闡述回歸分析的基本原理和類型，如線性回歸、非線性回歸等，并說明如何評(píng)估回歸模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測(cè)能力。3、（本題5分）在處理金融數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資組合優(yōu)化等概念，并舉例說明應(yīng)用。4、（本題5分）異常檢測(cè)在數(shù)據(jù)分析中具有重要意義，請(qǐng)闡述常見的異常檢測(cè)算法，如基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于距離的方法等的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)于電商平臺(tái)的促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)，論述如何評(píng)估促銷活動(dòng)的效果，優(yōu)化促銷策略，提高促銷活動(dòng)的投資回報(bào)率。2、（本題5分）隨著移動(dòng)應(yīng)用的廣泛使用，產(chǎn)生了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像用戶留存分析、應(yīng)用內(nèi)購買行為研究等，優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用的功能設(shè)計(jì)、提升用戶體驗(yàn)，增加應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值，同時(shí)思考數(shù)據(jù)碎片化和跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合的困難及應(yīng)對(duì)措施。3、（本題5分）醫(yī)療行業(yè)積累了大量的患者數(shù)據(jù)，包括病歷、診斷結(jié)果、治療方案等。論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘這些數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，以輔助疾病診斷、治療方案優(yōu)化以及醫(yī)療資源的合理分配，并探討數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的倫理和法律問題。4、（本題5分）在金融衍生品的定價(jià)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和數(shù)學(xué)模型確定合理的價(jià)格，管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。5、（本題5分）探討在電商平臺(tái)的商品評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中，如何運(yùn)用文本挖掘技術(shù)提取關(guān)鍵信息，改進(jìn)商品質(zhì)量和服務(wù)。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某電商直播平臺(tái)記錄了不同類型直播的觀眾參與度、銷售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化直播內(nèi)容和形式。2、（本題10分）某在線書法作品交易