山东旅游职业学院《数据分析建模》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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山东旅游职业学院

《数据分析建模》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20个小题，每小题1分，共20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、在进行数据关联分析时，需要找出不同变量之间的关系。假设要分析消费者的购买行为与广告投放之间的关联，数据量庞大且变量众多。以下哪种关联分析方法在处理这种复杂的商业数据时更能发现有价值的关联规则？（）

A.Apriori算法

B.FP-Growth算法

C.Eclat算法

D.以上算法效果相同

2、假设要评估一个数据分析模型的性能，以下关于评估指标和方法的描述，正确的是：（）

A.准确率是唯一可靠的评估指标，能全面反映模型的好坏

B.召回率在所有情况下都比精确率更重要

C.交叉验证可以有效地避免模型过拟合，并且能更准确地评估模型在不同数据子集上的性能

D.对于不平衡数据集，使用平衡准确率来评估模型是不合适的

3、数据分析中的模型融合可以结合多个模型的优势提高性能。假设已经建立了多个不同的预测模型，如线性回归、决策树和随机森林，要将它们融合以获得更准确的预测结果。以下哪种模型融合策略在这种情况下更有可能提高预测精度？（）

A.简单平均融合

B.加权平均融合

C.基于投票的融合

D.以上方法效果相同

4、回归分析是数据分析中的常用方法。假设要研究广告投入与销售额之间的关系，以下关于回归分析的描述，正确的是：（）

A.简单线性回归足以捕捉广告投入和销售额之间的复杂非线性关系

B.多元线性回归中，自变量越多，模型的解释能力就越强

C.在建立回归模型前，不需要对数据进行标准化处理

D.回归模型的拟合优度（R2）越高，说明模型对数据的拟合效果越好

5、数据预处理中的特征工程用于创建有意义的特征。假设要为一个机器学习模型准备输入特征，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）

A.直接使用原始数据的所有特征，不进行任何处理和转换

B.随意创建新的特征，不考虑其合理性和有效性

C.基于对数据的理解和业务知识，进行特征选择、提取、构建和变换，以提高模型的性能和可解释性

D.认为特征工程对模型性能影响不大，不重视这一环节

6、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

7、数据分析中的数据降维技术常用于减少数据的维度。假设要处理一个高维的基因表达数据集，以降低计算复杂度同时保留重要信息。以下哪种数据降维方法在处理这种生物医学数据时更能有效地实现降维目标？（）

A.主成分分析（PCA）

B.线性判别分析（LDA）

C.独立成分分析（ICA）

D.因子分析

8、数据分析中，数据挖掘算法的性能可以通过多种指标进行评估。以下关于数据挖掘算法性能评估指标的说法中，错误的是？（）

A.数据挖掘算法的性能可以通过准确率、召回率、F1值等指标进行评估

B.数据挖掘算法的性能评估指标应根据具体的问题和数据特点来选择

C.数据挖掘算法的性能评估指标只需要考虑算法的准确性，其他因素可以忽略不计

D.数据挖掘算法的性能评估应在不同的数据集上进行测试，以确保结果的可靠性

9、数据挖掘在发现潜在模式和知识方面具有重要作用。假设要从电商网站的用户购买记录中挖掘用户的购买行为模式，以下关于数据挖掘技术选择的描述，正确的是：（）

A.关联规则挖掘可以发现不同商品之间的关联关系，有助于推荐系统的构建

B.决策树算法不适合处理这种大量且复杂的用户购买数据

C.聚类分析不能用于区分具有不同购买行为的用户群体

D.神经网络在数据挖掘中应用有限，效果不如传统方法

10、在对一个社交网络的用户关系数据进行分析，例如好友关系、群组活动等，以发现社区结构和关键节点。以下哪种算法可能在社区发现和关键人物识别中表现出色？（）

A.PageRank算法

B.K-Means算法

C.