莆田学院《数据挖掘与决策管理》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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莆田学院《数据挖掘与决策管理》

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

批阅人

一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、在数据分析的深度学习模型中，以下关于卷积神经网络（CNN）的描述，不准确的是（）

A.CNN适用于处理图像和音频等具有空间结构的数据

B.CNN通过卷积层和池化层自动提取特征

C.CNN的训练需要大量的数据和较高的计算资源

D.CNN不能用于文本数据的处理

2、在数据分析中，建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述，哪一项是不准确的？（）

A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，适用于简单的预测问题

B.决策树模型易于理解和解释，但可能会出现过拟合的问题

C.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，性能通常优于单个决策树

D.预测模型一旦建立，就不需要根据新的数据进行更新和调整

3、关于数据分析中的数据降维，假设数据集具有高维度，但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率，以下哪种降维方法可能是有效的？（）

A.主成分分析（PCA），提取主要成分

B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息

C.局部线性嵌入（LLE），保留局部结构

D.不进行降维，直接处理高维数据

4、假设要分析某网站不同页面的访问量分布情况，以下哪种图表能够直观地展示访问量的集中程度和离散程度？（）

A.直方图

B.箱线图

C.小提琴图

D.以上都不是

5、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。假设我们有一个包含房屋属性（面积、房间数量、地理位置等）和价格的数据集，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）

A.直接使用原始特征进行建模，无需进行任何特征转换和构建

B.对地理位置进行独热编码可以有效地将其纳入模型

C.特征缩放对模型的性能没有影响，可忽略

D.增加一些与房屋价格无关的特征，能够提高模型的准确性

6、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。以下关于特征工程的描述，错误的是：（）

A.特征缩放可以加快模型的训练速度

B.特征选择可以去除无关或冗余的特征

C.特征构建是从原始数据中创造新的特征

D.特征工程对模型的性能没有影响

7、对于一个包含多个数值型变量的数据集，若要判断数据是否符合正态分布，应采用哪种检验方法？（）

A.t检验B.卡方检验C.正态性检验D.F检验

8、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

9、在数据分析中，数据安全的重要性不言而喻。以下关于数据安全重要性的描述中，错误的是？（）

A.数据安全可以保护企业的商业机密和客户隐私

B.数据安全可以防止数据的泄露和篡改

C.数据安全可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性

D.数据安全只需要关注数据的存储和传输过程，无需考虑数据分析的过程

10、数据分析中的异常检测用于发现数据中的异常值或离群点。假设我们在分析生产线上的产品质量数据，以下哪种异常检测方法可能适用于检测突然出现的质量下降？（）

A.基于统计的方法

B.基于距离的方法

C.基于密度的方法

D.以上都是

11、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

12、数据分析过程中，数据清洗是重要的环节。以下关于数据清洗目的的说法中，错误的是？（）

A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量，为后续分析提供可靠基础

B.统一数据格式和单位，使不同来源的数据能够进行有效的整合和比较

C.数据清洗可以增加数据的数量，从而提高数据分析结果的准确性

D.修复数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免因缺失数据而影响分析结果

13、数据分析中，经常需要对数据进行可视化展示。以下关于数据可视化的说法，不正确的是：（）

A.柱状图适合用于比较不同类别之间的数据差异

B.折线图常用于展示数据随时间的变化趋势

C.饼图能够清晰地反映出各部分数据占总体的比例关系

D.箱线图主要用