菏澤醫(yī)學(xué)專(zhuān)科學(xué)?!稊?shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
菏澤醫(yī)學(xué)專(zhuān)科學(xué)?!稊?shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
菏澤醫(yī)學(xué)專(zhuān)科學(xué)?!稊?shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
菏澤醫(yī)學(xué)專(zhuān)科學(xué)校《數(shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
菏澤醫(yī)學(xué)專(zhuān)科學(xué)?!稊?shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩1頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)菏澤醫(yī)學(xué)專(zhuān)科學(xué)?!稊?shù)據(jù)挖掘分析》

2023-2024學(xué)年第一學(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,聚類(lèi)分析用于將數(shù)據(jù)分組。假設(shè)要對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分,以下關(guān)于聚類(lèi)分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.K-Means聚類(lèi)算法需要預(yù)先指定聚類(lèi)的數(shù)量B.層次聚類(lèi)可以生成層次結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)結(jié)果,便于觀察不同層次的分組情況C.聚類(lèi)分析的結(jié)果只取決于算法和數(shù)據(jù),不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過(guò)評(píng)估聚類(lèi)的緊密度和分離度來(lái)選擇最優(yōu)的聚類(lèi)方案2、在數(shù)據(jù)分析中,選擇合適的統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù),以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)量的選擇,哪一項(xiàng)是最合適的?()A.用中位數(shù)描述集中趨勢(shì),用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢(shì),用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢(shì),用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計(jì)量,不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)3、假設(shè)要分析一個(gè)游戲的玩家行為數(shù)據(jù),包括游戲時(shí)長(zhǎng)、關(guān)卡完成情況、付費(fèi)行為等,以?xún)?yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。以下哪個(gè)指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠(chéng)度?()A.游戲時(shí)長(zhǎng)B.付費(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是4、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系,而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷(xiāo)售之間的關(guān)系,以下關(guān)于因果推斷方法的選擇,哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的?()A.進(jìn)行隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn),控制其他因素來(lái)確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù),使用回歸分析來(lái)推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來(lái)判斷因果關(guān)系D.主觀猜測(cè)和經(jīng)驗(yàn)判斷因果關(guān)系5、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù),需要從歷史價(jià)格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效?()A.基于時(shí)間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)6、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(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡(jiǎn)潔明了、生動(dòng)形象、專(zhuān)業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌?lèi)型B.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(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)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(hù)體驗(yàn)7、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個(gè)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。以下關(guān)于項(xiàng)目管理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求,制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和時(shí)間表B.合理分配團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù),充分發(fā)揮每個(gè)人的優(yōu)勢(shì)C.項(xiàng)目過(guò)程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào),各自完成自己的任務(wù)即可D.及時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度,對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制8、在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中,若要存儲(chǔ)學(xué)生的課程成績(jī),以下哪種數(shù)據(jù)類(lèi)型較為合適?()A.整數(shù)型B.浮點(diǎn)型C.字符型D.日期型9、在數(shù)據(jù)分析中,以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征?()A.主成分分析B.因子分析C.線(xiàn)性判別分析D.以上都是10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù),想要了解成績(jī)的分布情況,以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度?()A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)11、在數(shù)據(jù)分析的聚類(lèi)分析中,假設(shè)要將一組客戶(hù)根據(jù)其消費(fèi)行為和偏好進(jìn)行分組??蛻?hù)數(shù)據(jù)包括購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽記錄和評(píng)價(jià)等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類(lèi)結(jié)果,以下哪種聚類(lèi)算法可能表現(xiàn)更優(yōu)?()A.K-Means聚類(lèi),基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類(lèi),構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類(lèi),基于數(shù)據(jù)的密度分布D.隨機(jī)將客戶(hù)分配到不同的組12、當(dāng)分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí),如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線(xiàn)性的趨勢(shì),以下哪種方法可以更好地?cái)M合這種關(guān)系?()A.線(xiàn)性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸13、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.多元線(xiàn)性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過(guò)R平方值來(lái)評(píng)估C.存在共線(xiàn)性問(wèn)題時(shí),回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確,但不影響預(yù)測(cè)效果D.可以通過(guò)逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量14、在數(shù)據(jù)分析中,預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性和可靠性是重要的考慮因素。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型在不同時(shí)間段和不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn),以下關(guān)于模型穩(wěn)定性和可靠性的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)和交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性B.模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能差異較大,說(shuō)明模型的可靠性較低C.只要模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好,就可以認(rèn)為模型是穩(wěn)定和可靠的D.對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)控和更新,以適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化和新的業(yè)務(wù)需求15、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個(gè)不同的預(yù)測(cè)模型,如線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)和隨機(jī)森林,要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測(cè)精度?()A.簡(jiǎn)單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同16、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注,以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述,正確的是:()A.讓非專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注,不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專(zhuān)業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì),制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程,進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核,確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡(jiǎn)單的任務(wù),不需要投入太多資源和時(shí)間17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),選擇合適的圖表類(lèi)型要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)你要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下關(guān)于圖表選擇的建議,哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用折線(xiàn)圖,體現(xiàn)收入隨年齡的變化趨勢(shì)B.運(yùn)用柱狀圖,比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖,展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達(dá)圖,綜合展示多個(gè)相關(guān)變量18、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(hù)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(wèn)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-off19、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20、時(shí)間序列分析用于研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)月的股票價(jià)格走勢(shì),以下關(guān)于時(shí)間序列分析方法選擇的描述,正確的是:()A.僅僅使用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法,不考慮其他更復(fù)雜的模型B.隨意選擇一種時(shí)間序列模型,不進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和模型評(píng)估C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和預(yù)處理,根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和預(yù)測(cè)需求選擇合適的模型,如ARIMA模型,并進(jìn)行模型評(píng)估和參數(shù)調(diào)整D.不考慮外部因素對(duì)股票價(jià)格的影響,僅基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何處理數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)?請(qǐng)說(shuō)明離群點(diǎn)的檢測(cè)方法和處理策略,并舉例說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋什么是數(shù)據(jù)偏斜,說(shuō)明其在數(shù)據(jù)分析中的影響,并列舉至少兩種解決數(shù)據(jù)偏斜問(wèn)題的方法和適用場(chǎng)景。3、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何在項(xiàng)目中進(jìn)行成本效益分析,包括考慮數(shù)據(jù)收集、處理和分析的成本與預(yù)期收益。4、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性?請(qǐng)列舉至少三種常用的評(píng)估指標(biāo),并說(shuō)明其適用場(chǎng)景和計(jì)算方法。5、(本題5分)描述數(shù)據(jù)挖掘中的文本挖掘任務(wù),如文本分類(lèi)、情感分析等的主要方法和技術(shù),并舉例說(shuō)明在社交媒體數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)收集了司機(jī)和乘客的行程數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)等。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)提升平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量和安全性。2、(本題5分)某電商平臺(tái)的美妝工具類(lèi)目擁有銷(xiāo)售數(shù)據(jù),包括品牌、產(chǎn)品類(lèi)型、價(jià)格、銷(xiāo)量、促銷(xiāo)活動(dòng)等。分析促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)不同品牌和類(lèi)型美妝工具銷(xiāo)量的提升效果。3、(本題5分)某電商平臺(tái)的寵物用品類(lèi)目存有銷(xiāo)售數(shù)據(jù),包括品牌、產(chǎn)品類(lèi)別、價(jià)格、銷(xiāo)量、用戶(hù)寵物種類(lèi)等。分析不同寵物種類(lèi)用戶(hù)對(duì)寵物用品品牌和類(lèi)別的購(gòu)買(mǎi)偏好。4、(本題5分)某在線(xiàn)象棋教學(xué)平臺(tái)積累了學(xué)員對(duì)弈數(shù)據(jù)、棋藝進(jìn)步情況、教學(xué)資源滿(mǎn)意度等。豐富象棋教學(xué)資源,提高教學(xué)質(zhì)量。5、(本題5分)某在線(xiàn)拉丁舞教學(xué)平臺(tái)積累了學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、舞蹈比賽成績(jī)、教學(xué)資源需求等。提升拉丁舞教學(xué)質(zhì)量和比賽成績(jī)。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)在旅游酒店行業(yè),客人的預(yù)訂數(shù)據(jù)、入住體驗(yàn)數(shù)據(jù)等不斷增加。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法,比如客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、收益管理優(yōu)化等,提升酒店的服務(wù)質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)效益,同時(shí)研究在數(shù)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論