貴州財經(jīng)大學(xué)《數(shù)據(jù)描述與可視化》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁貴州財經(jīng)大學(xué)《數(shù)據(jù)描述與可視化》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗數(shù)據(jù)是否來自于某個特定的分布，應(yīng)使用哪種檢驗方法？（）A.卡方擬合優(yōu)度檢驗B.Kolmogorov-Smirnov檢驗C.Shapiro-Wilk檢驗D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是一個重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性等方面B.數(shù)據(jù)安全問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等后果C.提高數(shù)據(jù)安全可以通過加密、備份和訪問控制等方法來實現(xiàn)D.數(shù)據(jù)安全只與數(shù)據(jù)的存儲和傳輸有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的過程無關(guān)3、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中，假設(shè)要研究一個社交平臺上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個指標(biāo)或概念對于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性，反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性，體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要關(guān)注的重要問題。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸，保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)個人隱私，但需要注意處理方法的合理性C.只要數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全的問題D.遵守相關(guān)的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范，是保障數(shù)據(jù)隱私和安全的基本要求5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，需要選擇合適的評估指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)要評估一個分類模型的效果，以下關(guān)于評估指標(biāo)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率衡量了正類樣本被正確預(yù)測的比例，適用于關(guān)注正類樣本的情況C.F1值綜合了準(zhǔn)確率和召回率，是一個較為平衡的評估指標(biāo)，但計算較為復(fù)雜D.評估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，與模型的類型和應(yīng)用場景無關(guān)6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行手動修正，無需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識別并處理重復(fù)記錄、缺失值和錯誤數(shù)據(jù)，同時考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求7、假設(shè)要從多個數(shù)據(jù)分析模型中選擇最優(yōu)的一個，以下關(guān)于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數(shù)最多的那個，因為它更復(fù)雜，性能更好B.根據(jù)訓(xùn)練集上的表現(xiàn)來選擇模型，無需考慮測試集C.綜合考慮模型的復(fù)雜度、準(zhǔn)確性和泛化能力來做出選擇D.只要模型在某個特定指標(biāo)上表現(xiàn)出色，就選擇該模型8、假設(shè)要分析兩個變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個變量的變化趨勢就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論9、假設(shè)要分析一個市場調(diào)研數(shù)據(jù)集，了解消費(fèi)者對不同品牌、產(chǎn)品特性和價格的偏好。在設(shè)計調(diào)查問卷和收集數(shù)據(jù)時，以下哪個原則可能是最重要的，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性？（）A.問題的清晰性和簡潔性B.盡量多設(shè)置問題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費(fèi)者給出特定答案D.不考慮消費(fèi)者的反饋10、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從一個電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費(fèi)模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常一起購買的商品組合B.分類算法可以預(yù)測新用戶可能感興趣的商品類別C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接用于決策，無需進(jìn)一步驗證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體11、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術(shù)，如決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不需要進(jìn)行解釋和評估，直接應(yīng)用于實際問題即可12、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時購買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時，表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系13、對于數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，假設(shè)要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產(chǎn)生更有價值的結(jié)果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關(guān)聯(lián)14、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進(jìn)行估計和假設(shè)檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計分析15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計值C.對重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行分析二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在處理醫(yī)療影像數(shù)據(jù)時，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋病灶檢測、圖像分割等概念，并舉例說明應(yīng)用。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)庫查詢語言（如SQL）在數(shù)據(jù)分析中的作用和基本操作，舉例說明如何使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、聚合和關(guān)聯(lián)。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的特征選擇中的Wrapper方法和Filter方法的區(qū)別和適用場景，并舉例說明在實際項目中的應(yīng)用。4、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行模型的部署和上線，包括模型的轉(zhuǎn)換、優(yōu)化和監(jiān)控等關(guān)鍵步驟。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在體育領(lǐng)域，運(yùn)動員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、比賽數(shù)據(jù)等不斷豐富。詳細(xì)論述如何利用數(shù)據(jù)分析，例如運(yùn)動員表現(xiàn)評估、戰(zhàn)術(shù)分析等，為運(yùn)動員的訓(xùn)練和比賽提供科學(xué)依據(jù)，提升體育團(tuán)隊的競技水平，同時分析在數(shù)據(jù)采集設(shè)備準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)解讀專業(yè)性和體育賽事特殊性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題5分）電商倉儲管理中，如何借助數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化庫存布局、提高揀貨效率和降低倉儲成本？請深入探討數(shù)據(jù)分析在倉儲管理中的具體應(yīng)用和效果評估方法。3、（本題5分）金融科技公司在創(chuàng)新金融服務(wù)時需要依靠數(shù)據(jù)分析。以某金融科技企業(yè)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來開發(fā)新的金融產(chǎn)品、評估風(fēng)險、優(yōu)化用戶體驗，以及如何應(yīng)對金融監(jiān)管和數(shù)據(jù)合規(guī)方面的要求。4、（本題5分）在醫(yī)療影像數(shù)據(jù)分析中，如何運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助疾病診斷，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。5、（本題5分）在農(nóng)業(yè)保險領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析可以幫助合理定價和防范欺詐。以某農(nóng)業(yè)保險公司為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來評估農(nóng)作物風(fēng)險、確定保險費(fèi)率、識別欺詐行為，以及如何與農(nóng)業(yè)部門和氣象數(shù)據(jù)合作提高風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線音樂平臺保存了用戶的聽歌記錄、收藏歌曲、創(chuàng)建歌單等數(shù)據(jù)。研究如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化的音樂推薦和版權(quán)采購決策。2、（本題10分）某電