广东新安职业技术学院《数据采集与预处理》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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广东新安职业技术学院《数据采集与预处理》

2023-2024学年第二学期期末试卷

院(系)_______班级_______学号_______姓名_______

题号

一

二

三

四

总分

得分

一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、数据分析中的模型评估指标用于衡量模型的性能。假设要评估一个预测客户流失的模型，以下关于评估指标选择的描述，正确的是：（）

A.只关注准确率，不考虑其他指标如召回率和精确率

B.不根据业务需求选择合适的评估指标，随意使用通用指标

C.结合业务场景和问题的严重性，综合考虑准确率、召回率、精确率、F1值、AUC等指标，评估模型在不同方面的表现，并根据评估结果进行优化和改进

D.认为模型评估指标越高越好，不考虑指标之间的平衡和trade-off

2、数据分析中的聚类分析用于将数据分为不同的组或簇。假设要对一组学生的学习成绩数据进行聚类，以发现不同学习水平的群体。如果聚类结果中存在一个簇的规模远大于其他簇，可能意味着什么？（）

A.数据分布不均衡，需要重新聚类

B.大部分学生的学习水平相似

C.聚类算法选择不当

D.这种情况是正常的，无需进一步处理

3、数据分析中的特征工程用于创建和选择对模型有用的特征。假设我们要对一组图像数据进行分析。以下关于特征工程的描述，哪一项是不准确的？（）

A.可以通过提取图像的颜色、形状、纹理等特征来表示图像

B.特征选择可以去除冗余和无关的特征，提高模型的效率和性能

C.特征工程只适用于结构化数据，对图像、音频等非结构化数据不适用

D.可以使用特征缩放、编码等方法对特征进行预处理

4、在进行数据分析时，异常值的检测和处理是重要的环节。假设我们在分析一组生产线上的产品质量数据。以下关于异常值的描述，哪一项是不准确的？（）

A.异常值可能是由于数据录入错误或特殊情况导致的

B.可以通过箱线图等方法直观地检测异常值

C.对于异常值，应该立即删除，以免影响分析结果

D.对异常值的处理需要根据具体情况进行判断，有时需要进一步调查原因

5、假设要对大量数据进行快速排序，以下哪种算法在平均情况下性能较好？（）

A.冒泡排序

B.插入排序

C.快速排序

D.选择排序

6、在处理多变量数据时，降维技术可以帮助我们简化分析。假设我们有一个包含多个相关变量的数据集，以下哪种降维技术可以保留数据的局部结构？（）

A.主成分分析（PCA）

B.线性判别分析（LDA）

C.t分布随机邻域嵌入（t-SNE）

D.局部线性嵌入（LLE）

7、数据分析中的数据挖掘技术常用于发现隐藏在数据中的模式和关系。假设要从一个大型电商网站的用户购买记录中挖掘出用户的购买行为模式，以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘算法在处理这种大规模交易数据时更有可能发现有价值的信息？（）

A.决策树算法

B.关联规则挖掘算法

C.聚类算法

D.神经网络算法

8、数据分析中的特征选择用于筛选出对目标变量最有预测能力的特征。假设要分析一个包含数百个特征的数据集，以预测某种疾病的发生概率。以下哪种特征选择方法在处理这种高维度数据时更能有效地筛选出关键特征？（）

A.过滤式特征选择

B.包裹式特征选择

C.嵌入式特征选择

D.以上方法效果相同

9、在进行数据分析时，需要选择合适的评估指标来衡量模型的性能。假设要评估一个分类模型的效果，以下关于评估指标的描述，哪一项是不准确的？（）

A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确

B.召回率衡量了正类样本被正确预测的比例，适用于关注正类样本的情况

C.F1值综合了准确率和召回率，是一个较为平衡的评估指标，但计算较为复杂

D.评估指标的选择只取决于数据的特点，与模型的类型和应用场景无关

10、在数据分析中，数据挖掘是一种高级的技术。以下关于数据挖掘的描述中，错误的是？（）

A.数据挖掘可以从大量的数据中发现隐藏的模式和规律

B.数据挖掘可以使用机器学习算法进行数据的分类、聚类和预测

C.数据挖掘需要专业的技术和知识，对于普通用户来说难以掌握

D.数据挖掘的结果一定是准确无误的，可以直接用于决策

11、在处理大数据集时，分布式计算框架可以提高计算效率。假设要对海量的用户行为数据进行分析，以下关于分布式计算框架选择的描述，正确的是：（）

A.不考虑数据规模和计算需求，随意选择一个分布式框架

B.