长春人文学院《大数据思维与决策》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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长春人文学院《大数据思维与决策》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、在数据分析中，数据挖掘的应用领域有很多，其中金融领域是一个重要的应用领域。以下关于数据挖掘在金融领域的应用，错误的是？（ ）
A. 数据挖掘可以用于风险评估和信用评分
B. 数据挖掘可以用于市场预测和投资决策
C. 数据挖掘可以用于客户关系管理和营销活动
D. 数据挖掘的结果可以直接用于金融交易，无需人工干预

2、在数据分析中，若要对数据进行预处理以去除噪声，以下哪种方法可能会被使用？（ ）
A. 中值滤波 B. 均值滤波 C. 高斯滤波 D. 以上都是

3、在数据分析的模型评估中，假设建立了一个预测模型，需要评估其性能。除了准确率，以下哪个评估指标对于衡量模型的泛化能力可能更重要？（ ）
A. 召回率，衡量模型找到正例的能力
B. F1 值，综合考虑准确率和召回率
C. 均方误差，用于连续值的预测
D. 不关注评估指标，认为模型是完美的

4、在数据分析中，数据可视化是重要的环节。若要展示不同年龄段人群的收入分布情况，以下哪种图表最为合适？（ ）
A. 折线图 B. 饼图 C. 箱线图 D. 柱状图

5、当分析一个在线教育平台的学生学习行为数据，比如学习时间、课程完成率、作业得分等，以评估教学质量和学生的学习效果。由于学生的个体差异较大，为了进行公平和准确的分析，以下哪种处理方式可能是必要的？（ ）
A. 对学生进行分组比较
B. 只关注优秀学生的数据
C. 忽略学习困难学生的数据
D. 不做任何特殊处理

6、数据分析中的主成分分析（PCA）常用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集，包含多个相关的特征。通过 PCA 降维后，如果解释方差的比例较低，可能意味着什么？（ ）
A. 降维效果较好，保留了主要信息
B. 丢失了较多的重要信息，需要重新考虑降维方法
C. 原始数据的质量较差
D. 对后续的分析和建模没有影响

7、在进行数据仓库设计时，需要考虑数据的存储和组织方式。假设要为一个大型企业构建数据仓库，以支持复杂的查询和分析需求。以下哪种数据仓库架构在处理大规模企业数据时更具扩展性和性能优势？（ ）
A. 星型架构
B. 雪花架构
C. 混合架构
D. 以上架构没有区别

8、数据分析中的回归分析用于研究变量之间的关系。假设要探究广告投入与产品销售额之间的关系，以下关于回归分析的描述，正确的是：（ ）
A. 简单线性回归一定能准确反映两者的关系，无需考虑其他因素
B. 不考虑数据的正态性和方差齐性，直接进行回归分析
C. 在进行回归分析前，对数据进行预处理和假设检验，选择合适的回归模型，并评估模型的拟合优度和显著性
D. 只关注回归方程的系数，不考虑模型的残差和预测能力

9、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。以下关于数据清洗的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过删除包含大量缺失值的记录来简化数据，但可能会丢失有价值的信息
B. 对于错误的数据，可以根据数据的分布和逻辑关系进行修正或删除
C. 重复记录的处理只需保留其中一条，对分析结果没有实质性影响
D. 数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的分析提供可靠的数据基础

10、在数据分析中，空间数据分析用于处理与地理位置相关的数据。假设要分析不同地区的犯罪率分布，以下关于空间数据分析的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以使用空间自相关分析来研究犯罪率在空间上的聚集或分散情况
B. 地理信息系统（GIS ）为空间数据分析提供了强大的工具和平台
C. 空间数据分析只适用于宏观尺度的研究，如国家或省份层面，不适用于微观尺度的分析
D. 考虑空间权重矩阵可以更准确地捕捉空间关系对数据分析的影响

11、数据分析中的文本分析是一个重要领域。假设你要对大量的客户评论进行情感分析，判断是正面、负面还是中性。以下关于文本分析方法的选择，哪一项是最重要的？（ ）
A. 使用词袋模型，基于词频统计进行分析
B. 运用深度学习模型，如卷积神经网络，自动提取特征
C. 借助词典和规则，根据预定义的情感词和句式判断
D. 随机抽取部分评论进行人工分析，以此类推整体

12、在数据分析中，模型评估不仅要看准确率等指标，还要考虑模型的可解释性。假设要解释一个决策树模型的决策过程，以下关于模型可解释性的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过查看决策树的结构和节点的分裂条件来理解模型的决策逻辑
B. 特征重要性评估可以帮助确定哪些特征对模型的决策影响较大
C. 模型的可解释性只对简单模型如决策树重要，对于复杂模型如深度学习模型不重要
D. 向业务人员和决策者解释模型的决策过程，有助于增强对模型的信任和应用

13、在时间序列数据分析中，预测未来值是常见的任务。假设我们有一组月度销售数据，以下关于时间序列预测方法的描述，正确的是：（ ）
A. 简单线性回归可以准确预测时间序列数据的未来值
B. ARIMA模型适用于具有明显季节性和趋势性的时间序列
C. 不考虑数据的平稳性，直接应用预测模型
D. 预测的时间跨度越长，预测结果的准确性就越高

14、在数据分析项目中，项目管理和团队协作至关重要。假设一个团队正在进行一个大型数据分析项目。以下关于项目管理的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 明确项目目标和需求，制定详细的项目计划和时间表
B. 合理分配团队成员的任务，充分发挥每个人的优势
C. 项目过程中不需要进行沟通和协调，各自完成自己的任务即可
D. 及时监控项目进度，对出现的问题和风险进行有效的管理和控制

15、在数据分析中，数据预处理的自动化是提高效率的重要手段。以下关于数据预处理自动化的说法中，错误的是？（ ）
A. 数据预处理自动化可以使用脚本和工具来实现，减少手动处理的工作量
B. 数据预处理自动化可以提高数据的一致性和准确性，减少人为错误
C. 数据预处理自动化需要根据具体的数据和问题进行定制化开发，不能通用
D. 数据预处理自动化可以完全替代手动处理，不需要人工干预

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的可视化探索以发现潜在的模式和关系，包括交互式可视化工具的应用。

2、（本题5分）解释什么是模型融合，说明其在提高模型性能中的作用，并列举至少两种模型融合的方法和应用场景。

3、（本题5分）在大数据分析中，流数据处理是常见的场景。请说明流数据的特点和处理流数据的常用技术，如 Storm、Flink 等的工作原理。

三、论述题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）社交媒体广告投放效果的评估对于企业营销至关重要。请论述如何利用数据分析来衡量社交媒体广告的曝光量、点击率、转化率等指标，分析影响广告效果的因素，并提出优化广告投放策略的建议。

2、（本题5分）制造业在生产过程中产生了大量的质量检测数据、设备运行数据等。阐述如何运用数据分析进行质量控制和预测性维护，以提高产品质量、降低生产成本，并结合工业 4.0 的背景探讨数据分析在智能制造中的发展趋势。

3、（本题5分）对于企业的大数据平台架构选型，论述如何根据业务需求和数据特点选择合适的大数据技术架构和工具。

4、（本题5分）在零售银行的个人贷款业务中，数据分析对于风险评估和定价至关重要。以某零售银行为例，论述如何利用数据分析来评估借款人信用风险、确定贷款利率、优化贷款审批流程，以及如何监控贷款组合的风险状况。

5、（本题5分）在物流行业的绿色物流发展中，如何利用数据分析评估物流活动的环境影响，制定节能减排策略，实现可持续物流。

四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）某在线花艺教学平台收集了学员学习成果、课程难度评价、花材采购需求等。优化花艺教学课程和花材供应。

2、（本题10分）某在线招聘平台保存了不同行业职位的招聘需求变化、求职者技能匹配度、面试成功率等。研究怎样借助这些数据提升招聘服务质量和行业趋势分析。

3、（本题10分）一家宠物店收集了宠物用品销售数据、宠物种类、顾客消费习惯等。优化宠物用品的种类和陈列。

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