賀州學(xué)院《試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)要訓(xùn)練一個預(yù)測房價的模型，以下關(guān)于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗證，直接在整個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型B.增加模型的復(fù)雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法，平衡模型的復(fù)雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認(rèn)為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化2、在數(shù)據(jù)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯誤C.樣本量過小D.以上都是3、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個月的銷售額異常高。在進一步分析時，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷活動B.數(shù)據(jù)錄入錯誤C.市場需求突然增加D.競爭對手表現(xiàn)不佳4、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要同時展示多個變量之間的關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點圖矩陣B.雷達圖C.熱力圖D.樹狀圖5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動化工具和算法，也可以手動進行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開始階段進行，一旦完成就不需要再進行調(diào)整6、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的算法和模型需要考慮數(shù)據(jù)的特點和分析目的。假設(shè)我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，其中一個類別占比極少，以下哪種方法可以處理這種不平衡問題？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是7、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售情況，同時考慮地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對應(yīng)分析8、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要預(yù)測客戶的購買行為，以下哪種方法可能會被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都有可能9、在數(shù)據(jù)分析中，建立回歸模型用于預(yù)測是常見的任務(wù)。假設(shè)我們要根據(jù)房屋的面積、位置和房齡等因素來預(yù)測房價，以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.嶺回歸10、在數(shù)據(jù)可視化中，顏色的選擇和使用對于傳達信息有重要影響。假設(shè)要在一個圖表中突出顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對比色B.使用相近的柔和色C.隨機選擇顏色D.只使用一種顏色11、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計需要考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計應(yīng)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)訪問等部分B.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、增長速度和使用頻率等因素C.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計可以采用分層架構(gòu)，將數(shù)據(jù)分為不同的層次進行管理D.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計一旦確定就不能再進行調(diào)整和優(yōu)化，否則會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性12、在進行數(shù)據(jù)抽樣時，需要根據(jù)不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設(shè)要對一個大型電商平臺的用戶購買行為數(shù)據(jù)進行抽樣，以估計總體的平均消費金額，同時希望抽樣結(jié)果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣13、對于一個包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理14、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是15、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)特點選擇是否進行推斷性統(tǒng)計分析二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估數(shù)據(jù)的分布特征？請介紹描述數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計量和圖表，如直方圖、箱線圖等，并舉例說明。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)可視化中的地圖可視化技術(shù)，如choropleth地圖、heatmap地圖等的特點和適用場景，并舉例說明在地理數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉庫中，如何進行數(shù)據(jù)存儲的優(yōu)化以提高查詢性能？請說明存儲格式選擇、分區(qū)策略等方面的優(yōu)化方法，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在金融市場的量化投資中，數(shù)據(jù)分析和算法交易發(fā)揮著重要作用。以某量化投資基金為例，討論如何利用數(shù)據(jù)分析來構(gòu)建投資策略、篩選股票、控制風(fēng)險，以及如何應(yīng)對市場的突發(fā)事件和模型失效的風(fēng)險。2、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，土壤監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)等日益增多。分析如何利用數(shù)據(jù)分析手段，如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)決策支持、農(nóng)作物病蟲害預(yù)測等，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細化管理、提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量，同時探討在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、農(nóng)業(yè)專業(yè)知識結(jié)合和農(nóng)村地區(qū)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。3、（本題5分）對于企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)選型，論述如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點選擇合適的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)和工具。4、（本題5分）隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，交通流量數(shù)據(jù)、路況數(shù)據(jù)等大量涌現(xiàn)。詳細論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如智能信號燈控制優(yōu)化、擁堵路段預(yù)測等，改善城市交通狀況，同時分析在數(shù)據(jù)融合難度大、實時處理要求高和交通模型準(zhǔn)確性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。5、（本題5分）在物流倉儲管理中，數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化倉庫布局和庫存管理。以某大型物流倉庫為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來確定貨物存儲位置、預(yù)測庫存需求、降低庫存成本，以及如何應(yīng)對快速變化的市場需求和物流配送要求。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某運動裝備品牌公司積累了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、市場競爭情況、消費者評價等。分析品牌的市場定位和競爭優(yōu)勢，