寧夏民族職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
寧夏民族職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
寧夏民族職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》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15個(gè)小題,每小題2分,共30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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)采樣是一種常見的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析,以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等,具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層,然后從各層中抽取樣本,以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大,分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況,但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行,不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征2、對(duì)于一個(gè)具有大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù),若要提高查詢效率,以下哪種技術(shù)可能會(huì)被使用?()A.緩存B.分區(qū)C.索引優(yōu)化D.以上都是3、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)銷售額的分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.柱狀圖適合比較不同類別之間的數(shù)量差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.餅圖能夠清晰地顯示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系,但不適合數(shù)據(jù)類別過多的情況D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀,對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.Tableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件,可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型,適合企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化,對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個(gè)人喜好,與數(shù)據(jù)類型和分析需求無關(guān)5、在數(shù)據(jù)分析中,若要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性,以下哪個(gè)指標(biāo)是常用的?()A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度6、在數(shù)據(jù)分析的過程中,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)的類型比較單一D.以上都不是7、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的分布特征時(shí),以下哪個(gè)圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)?()A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖8、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)抽樣的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本,同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法,能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次,然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大,分析結(jié)果就越準(zhǔn)確,因此應(yīng)盡量選擇大樣本9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買意愿差異,以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用?()A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析10、數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估指標(biāo)用于衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型,以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)選擇的描述,正確的是:()A.只關(guān)注準(zhǔn)確率,不考慮其他指標(biāo)如召回率和精確率B.不根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的評(píng)估指標(biāo),隨意使用通用指標(biāo)C.結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問題的嚴(yán)重性,綜合考慮準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值、AUC等指標(biāo),評(píng)估模型在不同方面的表現(xiàn),并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.認(rèn)為模型評(píng)估指標(biāo)越高越好,不考慮指標(biāo)之間的平衡和trade-off11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí),例如分析超市購(gòu)物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購(gòu)買面包的顧客往往也會(huì)購(gòu)買牛奶,這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對(duì)超市的營(yíng)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(gòu)買B.降低面包或牛奶的價(jià)格,以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫(kù)存,避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營(yíng)銷策略沒有實(shí)際意義12、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們構(gòu)建了一個(gè)決策樹來預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品,以下哪個(gè)因素可能影響決策樹的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性?()A.特征選擇B.分裂準(zhǔn)則C.剪枝策略D.以上都是13、在數(shù)據(jù)挖掘中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述,正確的是:()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購(gòu)買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購(gòu)買兩種商品的顧客比例C.置信度越高,說明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時(shí),表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見的操作。假設(shè)要對(duì)一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,以下哪種方法可能是最常用的?()A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同15、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)方面具有重要作用。假設(shè)要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘用戶的購(gòu)買行為模式,以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述,正確的是:()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,有助于推薦系統(tǒng)的構(gòu)建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復(fù)雜的用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購(gòu)買行為的用戶群體D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用有限,效果不如傳統(tǒng)方法二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)描述在數(shù)據(jù)分析中,如何使用SQL語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和處理,包括復(fù)雜的連接操作、聚合函數(shù)的應(yīng)用等。2、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何處理時(shí)間序列中的趨勢(shì)和季節(jié)性成分?請(qǐng)介紹分解時(shí)間序列的方法和步驟,并舉例說明。3、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析在客戶反饋處理中的應(yīng)用,說明如何提取和分析客戶的情感傾向。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)對(duì)于企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析,論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析監(jiān)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)、評(píng)估自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),制定相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略。2、(本題5分)在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,數(shù)據(jù)分析可以推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的創(chuàng)新。以某區(qū)域醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)平臺(tái)為例,闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來開展疾病預(yù)防、醫(yī)療資源分配、醫(yī)療質(zhì)量評(píng)估,以及如何解決數(shù)據(jù)整合和共享中的技術(shù)和政策障礙。3、(本題5分)在醫(yī)療科研中,如何利用臨床數(shù)據(jù)和基因數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病的關(guān)聯(lián)分析,為新藥研發(fā)和治療方案的改進(jìn)提供依據(jù)。4、(本題5分)探討在社交媒體的輿情監(jiān)測(cè)和危機(jī)管理中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)面輿情,制定應(yīng)對(duì)策略,維護(hù)企業(yè)和品牌形象。5、(本題5分)在旅游景區(qū)的管理中,游客流量和行為數(shù)據(jù)對(duì)于服務(wù)優(yōu)化至關(guān)重要。以某著名旅游景區(qū)為例,闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來合理規(guī)劃景區(qū)設(shè)施、優(yōu)化游覽路線、預(yù)測(cè)游客高峰,以及如何提升景區(qū)的可持續(xù)發(fā)展能力。四、案例分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)一家健身中心的團(tuán)體課程記錄了會(huì)員數(shù)據(jù),包括課程類型、教練風(fēng)格、會(huì)員參與度、續(xù)課意愿等。探討課程類

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