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?！堋狻€(xiàn)…………第1頁(yè)，共1頁(yè)銅仁幼兒師范高等專(zhuān)科學(xué)?！稊?shù)據(jù)采集與審計(jì)》

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、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問(wèn)題也需要引起關(guān)注。假設(shè)要使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經(jīng)用戶(hù)授權(quán)，擅自使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.不明確告知用戶(hù)數(shù)據(jù)的使用目的和方式，侵犯用戶(hù)知情權(quán)C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則，在獲得用戶(hù)明確授權(quán)的前提下，合理使用個(gè)人數(shù)據(jù)，并采取措施保護(hù)用戶(hù)隱私和權(quán)益D.認(rèn)為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問(wèn)題不重要，只要能得到有價(jià)值的結(jié)果就行2、假設(shè)要分析某公司不同產(chǎn)品線(xiàn)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線(xiàn)的利潤(rùn)占比及排名？（）A.帕累托圖B.桑基圖C.弦圖D.以上都不是3、假設(shè)正在分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，以?xún)?yōu)化網(wǎng)站布局。以下關(guān)于用戶(hù)行為分析的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注用戶(hù)的點(diǎn)擊次數(shù)，就能了解用戶(hù)的興趣和偏好B.頁(yè)面停留時(shí)間越短，說(shuō)明用戶(hù)對(duì)該頁(yè)面越感興趣C.分析用戶(hù)的訪問(wèn)路徑可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的熱門(mén)頁(yè)面和流程瓶頸D.用戶(hù)的注冊(cè)信息對(duì)分析用戶(hù)行為沒(méi)有幫助4、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)相關(guān)的特征。通過(guò)PCA降維后，如果解釋方差的比例較低，可能意味著什么？（）A.降維效果較好，保留了主要信息B.丟失了較多的重要信息，需要重新考慮降維方法C.原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量較差D.對(duì)后續(xù)的分析和建模沒(méi)有影響5、在數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，假設(shè)要評(píng)估一個(gè)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)水平。以下哪種方法可能更全面地考慮各種不確定性和潛在損失？（）A.敏感性分析，研究參數(shù)變化的影響B(tài).蒙特卡羅模擬，隨機(jī)生成多種可能結(jié)果C.風(fēng)險(xiǎn)矩陣，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的可能性和影響程度D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，盲目投資6、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過(guò)PCA進(jìn)行降維時(shí)，以下哪個(gè)說(shuō)法是正確的？（）A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線(xiàn)性組合C.降維過(guò)程會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是7、當(dāng)處理高維度的數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線(xiàn)性判別分析D.以上都是8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型的效果，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類(lèi)別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率衡量了正類(lèi)樣本被正確預(yù)測(cè)的比例，適用于關(guān)注正類(lèi)樣本的情況C.F1值綜合了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)較為平衡的評(píng)估指標(biāo)，但計(jì)算較為復(fù)雜D.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，與模型的類(lèi)型和應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)關(guān)9、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份包含大量客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡(jiǎn)潔性B.采用均值或中位數(shù)來(lái)填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證和邏輯檢查來(lái)修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，直接進(jìn)行后續(xù)的分析10、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)我們有一個(gè)包含大量客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析11、假設(shè)我們要分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，以下哪種方法可以用于識(shí)別用戶(hù)的訪問(wèn)模式？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類(lèi)算法C.聚類(lèi)分析D.回歸分析12、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類(lèi)算法13、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)數(shù)值型變量的數(shù)據(jù)集，若要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，應(yīng)采用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.正態(tài)性檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)14、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(hù)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)?？（）A.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)15、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16、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是獲取代表性數(shù)據(jù)的常用方法。假設(shè)要從一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取樣本以估計(jì)總體特征，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，不考慮總體的結(jié)構(gòu)和特征B.隨意選擇抽樣方法，不考慮樣本的代表性和誤差C.根據(jù)總體的特點(diǎn)和研究目的，選擇合適的抽樣方法，如分層抽樣、系統(tǒng)抽樣等，并控制抽樣誤差D.為了方便，抽取少量樣本，不考慮樣本量對(duì)結(jié)果的影響17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大18、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類(lèi)型比較單一D.以上都不是19、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類(lèi)算法是一種常見(jiàn)的聚類(lèi)方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類(lèi)中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究?jī)蓚€(gè)變量之間的線(xiàn)性關(guān)系，通常會(huì)使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.方差分析B.回歸分析C.因子分析D.聚類(lèi)分析21、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對(duì)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(wú)論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應(yīng)該進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性22、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來(lái)值是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測(cè)B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢(shì)和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，使用通用的回歸模型23、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(lái)自不同部門(mén)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶(hù)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(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)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(yǔ)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24、在數(shù)據(jù)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過(guò)小D.以上都是25、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個(gè)預(yù)測(cè)模型部署為在線(xiàn)服務(wù)，以下哪個(gè)方面可能是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.模型的性能和響應(yīng)時(shí)間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)C.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點(diǎn)關(guān)注二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理？請(qǐng)介紹相關(guān)的技術(shù)和框架，如SparkStreaming、Flink等，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。2、（本題5分）解釋文本挖掘的概念和主要任務(wù)，如文本分類(lèi)、情感分析等，并說(shuō)明文本挖掘在社交媒體分析、輿情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的物化視圖的概念和作用，說(shuō)明在什么情況下使用物化視圖來(lái)提高查詢(xún)性能，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，包括標(biāo)注的方法、質(zhì)量控制和標(biāo)注人員的管理，并舉例說(shuō)明標(biāo)注數(shù)據(jù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某餐飲外賣(mài)平臺(tái)收集了商家數(shù)據(jù)、用戶(hù)訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)等。分析外賣(mài)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，為商家和用戶(hù)提供更好的服務(wù)。2、（本題5分）某在線(xiàn)油畫(huà)教學(xué)平臺(tái)收集了學(xué)員作品數(shù)據(jù)、色彩運(yùn)用技巧掌握情況、畫(huà)布材質(zhì)需求等。改進(jìn)油畫(huà)教學(xué)內(nèi)容和材料供應(yīng)。3、（本題5分）一家旅游公司擁有大量的游客行程安排、消費(fèi)記錄、景點(diǎn)評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)旅游熱點(diǎn)和需求趨勢(shì)，優(yōu)化旅游產(chǎn)品和服務(wù)。4、（本題5分）某汽車(chē)租賃公司掌握了車(chē)輛租賃記錄、客戶(hù)信息、車(chē)輛維護(hù)成本等數(shù)據(jù)。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分和定價(jià)策略?xún)?yōu)化。5、（本題5分）某運(yùn)動(dòng)裝備品牌公司積累了產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況、消費(fèi)者評(píng)價(jià)等。分析品牌的市場(chǎng)定位和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，制定發(fā)展策略。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在