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《新媒體數據分析與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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，數據清洗是重要的前置步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下關于數據清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數據集B.對于錯誤數據，可以根據經驗進行手動修正，無需考慮數據的分布和規律C.使用均值或中位數來填充缺失值，不考慮數據的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識別并處理重復記錄、缺失值和錯誤數據，同時考慮數據的特點和業務需求2、在數據預處理中，處理異常值是重要的環節。假設我們有一個包含員工工資的數據集，以下關于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進行任何進一步的分析B.異常值一定是錯誤的數據，必須修正C.分析異常值產生的原因，根據具體情況決定處理方式D.異常值對數據分析沒有任何影響，無需關注3、在數據分析中，對于一個包含多個變量的數據集，需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設變量之間存在復雜的非線性關系，以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是4、在數據分析中，異常值檢測對于發現數據中的異常情況非常重要。假設要檢測一個生產線上產品質量數據中的異常值，這些數據受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測方法在這種工業生產數據中更能準確地發現異常？（）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.基于聚類的方法5、對于一個不平衡的數據集，若要通過采樣方法來平衡數據，以下哪種采樣策略可能會導致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能6、假設要分析某產品在不同地區的銷售情況，同時考慮地區的經濟發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.對應分析7、假設要分析不同產品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計算當前的市場份額，不考慮歷史數據B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計算得出C.考慮競爭對手的策略和市場動態對市場份額的影響，進行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對于新興市場沒有意義8、在數據分析中，評估模型的性能是關鍵步驟。假設建立了一個預測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準確性、召回率和F1值等指標。以下哪種評估方法在這種客戶關系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同9、在數據分析中，探索性數據分析（EDA）用于初步了解數據的特征和規律。假設要對一個新的數據集進行EDA，以下關于EDA的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過繪制直方圖、箱線圖等圖形來觀察數據的分布情況B.計算數據的基本統計量，如均值、中位數、眾數等，有助于了解數據的集中趨勢和離散程度C.EDA只是一個初步的過程，對后續的深入分析和建模作用不大D.發現數據中的異常值和缺失值，并思考它們可能的原因和影響10、數據分析中的模型融合可以結合多個模型的優勢提高性能。假設已經建立了多個不同的預測模型，如線性回歸、決策樹和隨機森林，要將它們融合以獲得更準確的預測結果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預測精度？（）A.簡單平均融合B.加權平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同11、當分析一組數據的離散程度時，以下哪個指標不僅考慮了數據的偏離程度，還考慮了數據的分布形態？（）A.方差B.標準差C.平均差D.變異系數12、在數據分析中，生存分析用于研究事件發生的時間。假設要分析患者的生存時間與治療方案的關系，以下關于生存分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以計算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風險比（HazardRatio）用于比較不同組的風險程度C.生存分析只適用于醫學領域，在其他領域沒有應用價值D.考慮刪失數據是生存分析的一個重要特點13、在數據分析中，因果推斷用于確定變量之間的因果關系。假設要研究廣告投入與銷售額之間的因果關系，以下關于因果推斷的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機對照實驗是確定因果關系的黃金標準，但在實際中可能難以實施B.觀察性研究可以通過控制混雜因素來推斷因果關系，但存在一定的局限性C.相關性強就意味著存在因果關系，可以直接根據相關性得出因果結論D.可以使用工具變量、雙重差分等方法來解決因果推斷中的內生性問題14、在進行數據分析時，若數據的樣本量較小，以下哪種統計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數檢驗D.回歸分析15、在時間序列數據分析中，預測未來值是一個重要的應用。假設我們有一個股票價格的時間序列數據，想要預測未來一段時間的價格走勢，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數據特點16、對于數據分析中的因果推斷，假設要確定一個因素是否真正導致了某種結果。以下哪種方法或思路在進行因果分析時可能是關鍵的？（）A.隨機對照試驗B.觀察性研究結合工具變量C.反事實推理D.僅根據相關性得出因果結論17、在處理多變量數據時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數據集，以下哪種降維技術可以保留數據的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）18、數據挖掘是從大量數據中發現潛在模式和知識的過程。假設你在一個電商網站的交易數據中進行數據挖掘，旨在發現客戶的購買行為模式。以下關于數據挖掘技術的選擇，哪一項是最有可能有效的？（）A.使用關聯規則挖掘，找出經常一起購買的商品組合B.應用決策樹算法進行分類，預測客戶是否會購買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體，基于群體特征進行營銷D.以上三種技術結合使用，全面挖掘數據中的潛在信息19、數據分析中，數據安全策略的制定應考慮多方面因素。以下關于數據安全策略制定的說法中，錯誤的是？（）A.數據安全策略的制定應包括數據的加密、備份、訪問控制和審計等方面B.數據安全策略的制定應根據數據的重要性和敏感性來確定不同的安全級別C.數據安全策略的制定應定期進行評估和調整，以適應不斷變化的安全環境D.數據安全策略的制定只需要考慮企業內部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅20、數據分析在交通領域的應用日益重要。以下關于數據分析在交通流量預測中的作用，不準確的是（）A.可以基于歷史交通數據和實時監測數據，預測未來一段時間內的交通流量變化B.幫助交通管理部門優化信號燈設置，緩解交通擁堵C.數據分析能夠為智能導航系統提供實時的路況信息，為駕駛員規劃最優路線D.數據分析在交通流量預測中的作用有限，無法應對突發的交通事件和特殊情況21、在數據分析的過程中，數據的預處理和特征工程可能會占用大量時間。假設你面臨時間緊迫的情況，以下關于時間分配的策略，哪一項是最明智的？（）A.跳過預處理和特征工程，直接進行建模分析B.減少數據清洗的工作，重點放在特征工程上C.合理分配時間，確保預處理和特征工程的質量，以提高模型性能D.把大部分時間花在模型選擇和調優上，忽略數據準備22、在數據分析的特征工程中，假設要從原始數據中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數據包含大量的文本和數值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準確性？（）A.詞袋模型，將文本轉換為向量B.主成分分析，降低數據維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進行特征工程，直接使用原始數據23、在進行數據關聯分析時，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設發現購買面包的顧客往往也會購買牛奶，這種關聯規則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格，以促進銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關聯對營銷策略沒有實際意義24、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下關于數據清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數據集B.對于錯誤數據，可以根據其他相關字段的值進行推測和修正C.忽略重復記錄，因為它們對數據分析結果影響不大D.不進行任何數據清洗操作，直接使用原始數據進行分析25、在數據分析中，時間序列分析用于處理隨時間變化的數據。假設要預測股票價格的未來走勢，以下關于時間序列分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.移動平均法可以平滑數據，去除短期波動，突出長期趨勢B.指數平滑法能夠根據歷史數據的權重對未來進行預測，近期數據的權重通常較大C.自回歸整合移動平均（ARIMA）模型可以捕捉時間序列的線性和季節性特征D.時間序列分析能夠準確預測股票價格的未來值，不受市場不確定性和突發事件的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述數據挖掘中的圖像挖掘的主要任務和方法，如圖像分類、目標檢測等，并舉例說明在醫療影像數據分析中的應用。2、（本題5分）數據倉庫在企業數據分析中起著重要作用，請說明數據倉庫的概念、架構和建設過程中的關鍵步驟。3、（本題5分）闡述在數據分析項目中，如何進行需求分析，包括與業務部門的溝通、問題定義和目標確定等關鍵步驟。4、（本題5分）闡述數據可視化中的小數據可視化的設計原則和方法，說明如何在數據量較小時有效地傳達信息，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線拉丁舞鞋銷售平臺記錄了銷售數據、舞鞋款式熱度、用戶尺碼分布等。及時補貨熱門款式和尺碼，提高銷售效率。2、（本題5分）某社交媒體平臺記錄了用戶的登錄時間、發布內容類型、互動行為等數據。研究用戶的活躍時間段和內容偏好，為平臺優化功能和推薦內容提供依據。3、（本題5分）某旅游服務公司掌握了不同旅游線路的預訂熱度、游客反饋、成本構成等。思考如何通過這些數據開發更具吸引力的旅游產品和優化線路規劃。4、（本題5分）某在線母嬰護理服務平臺掌握了服務預約數據、用戶評價、護理師技能水平等。優化母嬰護理服務，提高用戶滿意度。5、（本題5分）某連鎖酒店擁有各分店的入住率、客人評價、價格策略等數據。分析如何借助這些數據優化酒店的定價和市場推廣策略。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在金融信貸