武漢輕工大學(xué)《交通大數(shù)據(jù)分析與處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁武漢輕工大學(xué)《交通大數(shù)據(jù)分析與處理》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在數(shù)據(jù)分析中，如果想要比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值是否有顯著差異，應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)2、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評估指標(biāo)中，以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可，另一個(gè)可以忽略3、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風(fēng)格應(yīng)根據(jù)不同的受眾和目的進(jìn)行選擇。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格選擇的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡潔明了、生動(dòng)形象、專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌愋虰.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇應(yīng)考慮受眾的背景、知識(shí)水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇可以根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來確定D.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響用戶體驗(yàn)4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。假設(shè)要分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，但又要確?；颊叩碾[私不被泄露。以下哪種數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)在處理這種敏感數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地平衡數(shù)據(jù)分析需求和隱私保護(hù)要求？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.差分隱私D.以上技術(shù)結(jié)合使用5、數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，使不同來源的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作。假設(shè)要對不同量級的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，使得不同特征具有可比性B.歸一化可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]，但可能會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對后續(xù)的分析和建模影響不大，可以根據(jù)個(gè)人喜好選擇是否進(jìn)行D.對于數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)，需要采用不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時(shí)間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的創(chuàng)新性和實(shí)用性8、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是9、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗(yàn)可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個(gè)變量的變化趨勢就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預(yù)測C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí)，對于普通用戶來說難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無誤的，可以直接用于決策11、對于一個(gè)具有多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行降維處理，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是12、某數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要對大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.詞袋模型13、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)記錄等問題。為了得到準(zhǔn)確和可靠的分析結(jié)果，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清洗。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時(shí)最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.以上方法結(jié)合使用14、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測股票價(jià)格的未來走勢，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.選擇簡單的移動(dòng)平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢和季節(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15、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)，假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫來支持決策制定。以下哪個(gè)設(shè)計(jì)原則可能對于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢性能至關(guān)重要？（）A.規(guī)范化設(shè)計(jì)，減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲(chǔ)，提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫，直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫16、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對于理解和信任模型結(jié)果很重要。假設(shè)你建立了一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以下關(guān)于提高模型可解釋性的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關(guān)注可解釋性B.繪制模型的決策樹，直觀展示決策過程C.只關(guān)注模型的預(yù)測準(zhǔn)確率，不考慮解釋性D.對模型的內(nèi)部工作原理不做任何解釋，讓用戶自行理解17、在評估數(shù)據(jù)分析模型的性能時(shí)，以下指標(biāo)中，不能用于分類問題的是：（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.召回率D.F1值18、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來評估信用風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測違約概率B.利用市場數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測交易活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用，但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段，數(shù)據(jù)分析可以忽略19、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關(guān)于異常值檢測方法的描述，正確的是：（）A.僅通過觀察數(shù)據(jù)的分布，主觀判斷異常值，不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測算法，不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景，對檢測結(jié)果進(jìn)行評估和解釋D.忽略異常值的存在，認(rèn)為它們對數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒有影響20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，查看兩端的值D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢查二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫中的維度建模方法，包括星型模型、雪花模型等，說明它們的特點(diǎn)和適用場景，并舉例說明。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)倉庫中的緩慢變化維處理方法，說明在不同業(yè)務(wù)場景下如何選擇合適的處理方式，并舉例說明。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析和序列分析的區(qū)別，舉例說明它們在零售行業(yè)中的應(yīng)用，并解釋如何從分析結(jié)果中獲取有價(jià)值的信息。4、（本題5分）數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程，請說明數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)和常用技術(shù)，并舉例其在實(shí)際中的應(yīng)用。5、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？請介紹多種處理方法，如過采樣、欠采樣等，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家美妝店收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、顧客膚質(zhì)信息、熱門品牌等。為顧客提供個(gè)性化的美妝方案和產(chǎn)品推薦。2、（本題5分）某電商平臺(tái)的美妝類目擁有大量銷售數(shù)據(jù)，包含品牌、產(chǎn)品類別、價(jià)格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡用戶對各品牌和產(chǎn)品類別的購買偏好及價(jià)格接受度。3、（本題5分）一家連鎖超市收集了各個(gè)門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品銷量、銷售額、庫存水平等。分析不同地區(qū)門店的銷售差異，找出銷售業(yè)績不佳的門店，并給出改進(jìn)建議。4、（本題5分）一家連鎖書店記錄了各門店的銷售數(shù)據(jù)，包含圖書類別、作者、銷量、價(jià)格、促銷方式等。研究不同作者的圖書在不同促銷方式下的銷售表現(xiàn)。5、（本題5分）某健身俱樂部收集了會(huì)員的健身項(xiàng)目選擇、鍛煉頻率、身體指標(biāo)等數(shù)據(jù)。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)為會(huì)員提供個(gè)性化的健身方案。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在社交電商領(lǐng)域，用戶的社交關(guān)系數(shù)據(jù)、購物分享數(shù)據(jù)等逐漸增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如社交