學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁麗江文化旅游學院《數據描述與可視化》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在進行數據分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關注活動期間的數據C.忽略外部因素的影響D.憑經驗主觀判斷2、在數據挖掘中，若要對文本數據進行分類，以下哪種算法可能會被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能3、數據分析中的推薦系統廣泛應用于電商、娛樂等領域。假設要為一個在線音樂平臺構建推薦系統，根據用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時更能滿足用戶的個性化需求？（）A.基于內容的推薦B.協同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦4、對于一個包含大量文本數據的數據集，若要進行情感分析，以下哪種技術可能會被用到？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.機器學習5、在處理大量數據時，為了提高數據處理效率，以下哪種數據結構更適合快速查找和插入操作？（）A.數組B.鏈表C.棧D.隊列6、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7、當分析數據的分布特征時，以下哪個圖形可以直觀地展示數據的眾數？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖8、對于數據分析中的文本情感分析，假設要分析大量的產品評論，判斷其是正面、負面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關鍵詞B.基于機器學習的分類模型C.深度學習模型，如循環神經網絡D.人工閱讀和判斷每條評論的情感9、在數據分析項目中，與利益相關者的溝通和理解需求至關重要。假設你正在為一家企業進行數據分析，以下關于需求溝通的方法，哪一項是最有效的？（）A.使用大量的技術術語和復雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語言，結合實際案例說明分析的目標和結果C.只與技術人員溝通，忽略非技術背景的利益相關者D.不與利益相關者溝通，自行決定分析的方向和重點10、在數據分析中，建立預測模型是常見的任務之一。假設我們要預測下個月的產品銷售量。以下關于預測模型的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性回歸模型假設自變量和因變量之間存在線性關系，適用于簡單的預測問題B.決策樹模型易于理解和解釋，但可能會出現過擬合的問題C.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，性能通常優于單個決策樹D.預測模型一旦建立，就不需要根據新的數據進行更新和調整11、假設要分析某公司不同產品線的利潤貢獻度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產品線的利潤占比及排名？（）A.帕累托圖B.桑基圖C.弦圖D.以上都不是12、關于數據分析中的數據倉庫設計，假設要構建一個企業級的數據倉庫來支持決策制定。以下哪個設計原則可能對于數據的存儲、管理和查詢性能至關重要？（）A.規范化設計，減少數據冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲，提高可擴展性D.不設計數據倉庫，直接使用原始業務數據庫13、在建立回歸模型時，如果自變量的數量較多，為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是14、在進行數據分析時，需要選擇合適的評估指標來衡量模型的性能。假設要評估一個分類模型的效果，以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數占總樣本數的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率衡量了正類樣本被正確預測的比例，適用于關注正類樣本的情況C.F1值綜合了準確率和召回率，是一個較為平衡的評估指標，但計算較為復雜D.評估指標的選擇只取決于數據的特點，與模型的類型和應用場景無關15、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16、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17、在數據分析中，模型選擇和調優是提高性能的關鍵步驟。假設要在多個分類模型中選擇最優的模型，以下關于模型選擇和調優的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術來評估不同模型在不同參數下的性能B.網格搜索和隨機搜索是常用的參數調優方法，可以找到較優的參數組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優先選擇復雜的模型D.結合業務需求和數據特點，選擇適合的模型和調優方法18、在進行數據分析的實驗時，交叉驗證是常用的評估模型穩定性的方法。假設你在比較不同的分類算法，以下關于交叉驗證策略的選擇，哪一項是最合理的？（）A.簡單隨機劃分數據集，進行多次訓練和驗證B.使用K折交叉驗證，平均多個結果以獲得更可靠的評估C.采用留一法交叉驗證，確保每個樣本都被用于驗證D.不進行交叉驗證，只進行一次訓練和驗證19、對于數據分析中的優化問題，假設要在一定的約束條件下最大化或最小化某個目標函數。以下哪種優化算法可能適用于解決這類復雜的優化任務？（）A.線性規劃，處理線性目標和約束B.遺傳算法，通過模擬進化過程搜索最優解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優D.不進行優化，隨機選擇解決方案20、當處理高維度的數據時，以下哪種方法可以用于降低數據的維度，同時保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述數據挖掘的概念和主要流程，包括數據預處理、挖掘算法選擇、結果評估等環節，并解釋每個環節的關鍵要點和作用。2、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的預處理以適應深度學習模型，包括數據增強、歸一化等操作的重要性。3、（本題5分）描述數據挖掘中的層次聚類算法的優缺點和改進方法，并舉例說明在客戶細分中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線攝影器材租賃平臺掌握了租賃數據、器材損壞情況、用戶租賃周期等。優化攝影器材租賃服務和維護管理。2、（本題5分）某餐飲連鎖企業收集了不同門店的食材采購成本波動、菜品銷售占比、員工工作效率等。分析如何依據這些數據進行成本控制和菜品創新。3、（本題5分）某金融科技平臺收集了用戶的投資行為、風險偏好、資產配置等。研究怎樣借助這些數據提供個性化的投資建議和財富管理服務。4、（本題5分）一家健身中心記錄了會員的鍛煉數據，包含鍛煉項目、鍛煉時長、會員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會員對鍛煉項目和時長的選擇差異。5、（本題5分）某社交媒體平臺記錄了用戶的關注取消行為、消息推送點擊率、互動頻率變化等。探討怎樣利用這些數