自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁神木職業技術學院

《Pthon數據分析與挖掘基礎》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、在數據分析中，若要研究多個變量之間的非線性關系，以下哪種方法可能會被采用？（）A.多項式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能2、進行數據分析時，需要對數據進行分類。以下關于分類算法的描述，錯誤的是：（）A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機在處理高維數據時表現出色C.K近鄰算法對異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設各個特征之間相互獨立3、在進行數據分析項目時，與業務部門的有效溝通是至關重要的。假設數據分析團隊得出的結論與業務部門的預期不符，以下哪種做法可能是最恰當的？（）A.堅持數據分析結果，要求業務部門接受B.重新檢查分析過程，看是否存在錯誤C.與業務部門深入討論，了解他們的需求和關注點D.放棄當前分析，按照業務部門的意見修改結論4、在進行數據預處理時，特征工程是重要的環節。以下關于特征工程的描述，錯誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓練速度B.特征選擇可以去除無關或冗余的特征C.特征構建是從原始數據中創造新的特征D.特征工程對模型的性能沒有影響5、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關系，收集了大量數據。以下關于數據預處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數據的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數據進行標準化6、在進行數據分析時，發現數據集中存在一些離群點。對于離群點的處理，以下哪種方法較為恰當？（）A.直接刪除B.視為異常值，進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管7、在數據分析中，數據預處理的步驟有很多，其中數據清理是一個重要的步驟。以下關于數據清理的描述中，錯誤的是？（）A.數據清理可以去除數據中的噪聲和異常值B.數據清理可以填補數據中的缺失值C.數據清理可以統一數據的格式和單位D.數據清理可以增加數據的數量和多樣性8、在進行數據探索性分析時，需要了解數據的分布和關系。假設要分析一個城市的房價與地理位置、房屋面積等因素的關系，以下關于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡單的圖表，不進行深入的統計分析B.不考慮變量之間的相關性，孤立地分析每個因素C.綜合運用數據可視化、相關性分析、分組統計等方法，揭示數據的潛在模式和關系，提出假設和研究方向D.忽略數據中的異常值和缺失值，認為它們不影響分析結果9、數據分析中的特征工程旨在從原始數據中提取有意義的特征。假設要分析股票市場數據，需要從歷史價格、成交量等原始數據中構建有效的特征。以下哪種特征構建方法在股票數據分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統計的特征構建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學習的自動特征學習10、對于數據預處理中的缺失值處理，以下方法中，可能會引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位數填充C.用眾數填充D.直接刪除包含缺失值的記錄11、在進行時間序列分析時，如果數據存在明顯的長期趨勢和季節性變動，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是12、在數據分析中，數據倉庫的建設需要多方面的專業知識。以下關于數據倉庫建設所需專業知識的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫建設需要數據庫管理、數據建模、數據分析等方面的專業知識B.數據倉庫建設需要了解業務需求和數據特點，以便設計出合適的架構和模型C.數據倉庫建設只需要技術人員參與，業務人員不需要了解數據倉庫的建設過程D.數據倉庫建設需要不斷學習和掌握新的技術和方法，以適應不斷變化的需求13、數據分析中的異常檢測用于發現數據中的異常值或離群點。假設我們在分析生產線上的產品質量數據，以下哪種異常檢測方法可能適用于檢測突然出現的質量下降？（）A.基于統計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是14、在處理大規模數據時，分布式計算框架如Hadoop被廣泛應用。假設要對數十億行的日志數據進行分析，以下哪個Hadoop組件可能主要負責數據的存儲？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive15、數據分析中的數據可視化有助于直觀理解數據。假設要展示不同地區的銷售額分布情況，以下關于數據可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因為它能清晰展示各地區銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區的變化趨勢C.運用柱狀圖，直觀比較不同地區銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數和異常值二、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，數據清洗是非常重要的一步。請詳細闡述數據清洗的主要任務和常用方法，并舉例說明其在實際項目中的應用。2、（本題5分）描述數據挖掘中的異常檢測中的基于聚類的方法的原理和步驟，并舉例說明在網絡流量異常檢測中的應用。3、（本題5分）解釋什么是聯邦遷移學習，說明其在跨機構數據合作和模型遷移中的應用和優勢，并舉例分析。4、（本題5分）在構建數據倉庫時，需要考慮哪些關鍵因素？請詳細說明數據倉庫的架構設計、數據存儲和管理策略。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在交通運輸領域，公交地鐵的刷卡數據、道路監控數據等不斷豐富。分析如何運用數據分析手段，如出行需求預測、交通流量優化等，改善城市交通擁堵狀況、優化公共交通線路規劃，提升交通運輸系統的運行效率，同時探討在數據共享、多源數據融合和政策法規限制等方面可能面臨的問題及應對方法。2、（本題5分）分析在電信運營商的用戶通話和流量使用數據中，如何進行用戶行為分析，推出個性化的套餐和增值服務。3、（本題5分）在電商平臺的供應商管理中，數據分析可以評估供應商績效和合作關系。以某電商平臺與供應商的合作為例，討論如何運用數據分析來監測供應商的交貨及時性、產品質量、服務水平，以及如何基于數據分析選擇和培育優質供應商。4、（本題5分）在制造業的供應鏈管理中，如何利用數據分析優化供應商選擇、采購計劃制定、庫存控制和物流配送，降低供應鏈成本和風險。5、（本題5分）在金融科技領域，新興的金融產品和服務產生了大量復雜的數據。探討如何運用數據分析進行風險評估、產品定價、市場監測，并分析數據驅動的金融創新所帶來的機遇和挑戰。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）一家連鎖書店的文學作品區域記錄了銷售數據，包括作品體裁、作者國籍、銷量、價格、讀者年齡等。研究不同體裁和作者國籍的文學作品在不同年齡讀者中的銷售情況。2、（本題10分）某電商直播平臺記錄了不同類型直播的觀眾參與度、銷售轉