武漢設(shè)計(jì)工程學(xué)院《商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁武漢設(shè)計(jì)工程學(xué)院《商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于異常值處理的描述,正確的是:()A.直接刪除異常值,不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù),必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因,根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有任何影響,無需關(guān)注2、在數(shù)據(jù)庫中,若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì),以下哪個(gè)關(guān)鍵字通常會(huì)被使用?()A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING3、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系。假設(shè)要探究廣告投入與產(chǎn)品銷售額之間的關(guān)系,以下關(guān)于回歸分析的描述,正確的是:()A.簡單線性回歸一定能準(zhǔn)確反映兩者的關(guān)系,無需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性,直接進(jìn)行回歸分析C.在進(jìn)行回歸分析前,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和假設(shè)檢驗(yàn),選擇合適的回歸模型,并評(píng)估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關(guān)注回歸方程的系數(shù),不考慮模型的殘差和預(yù)測能力4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),特征工程對(duì)于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測房價(jià)的數(shù)據(jù)集,包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作,哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的?()A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值,并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征,如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征,以簡化模型5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織方式。假設(shè)要為一個(gè)大型企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,以支持復(fù)雜的查詢和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更具擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢?()A.星型架構(gòu)B.雪花架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.以上架構(gòu)沒有區(qū)別6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),有時(shí)候需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和連接。假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)集,分別包含客戶的基本信息和購買記錄,以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并?()A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析,以下哪個(gè)軟件或庫提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)?()A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析過程中,數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的,錯(cuò)誤的是?()A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值,提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位,便于后續(xù)的分析和處理C.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量,提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值,確保數(shù)據(jù)的完整性9、在數(shù)據(jù)挖掘中,Apriori算法常用于挖掘頻繁項(xiàng)集。以下關(guān)于Apriori算法的描述,正確的是?()A.它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計(jì)算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項(xiàng)集的支持度閾值10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),異常值的檢測和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們?cè)诜治鲆唤M生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況導(dǎo)致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對(duì)于異常值,應(yīng)該立即刪除,以免影響分析結(jié)果D.對(duì)異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷,有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因11、在數(shù)據(jù)分析中,模型的可解釋性對(duì)于理解模型的決策過程和結(jié)果非常重要。假設(shè)建立了一個(gè)用于信用評(píng)估的模型,需要向決策者解釋模型是如何做出信用評(píng)分的。以下哪種模型在提供可解釋性方面更具優(yōu)勢?()A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.隨機(jī)森林模型D.以上模型可解釋性相同12、假設(shè)我們有一組銷售數(shù)據(jù),要分析不同產(chǎn)品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況,以下哪種圖表最能直觀地展示結(jié)果?()A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖13、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前,需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性?()A.Q-Q圖B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù),也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個(gè)包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集,以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況?()A.計(jì)算每個(gè)職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以15、在進(jìn)行回歸分析時(shí),如果殘差不滿足正態(tài)分布,可能會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生什么影響?()A.影響模型的準(zhǔn)確性B.導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)有偏差C.模型的預(yù)測能力下降D.以上都是16、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集,以下哪種算法是常用的?()A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法17、假設(shè)我們要分析某地區(qū)不同年齡段人口的收入水平,以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可以直觀地展示收入隨年齡的變化趨勢?()A.分組柱狀圖B.折線圖C.箱線圖D.直方圖18、當(dāng)分析一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動(dòng)。為了消除季節(jié)性影響,應(yīng)該采用哪種方法?()A.移動(dòng)平均B.指數(shù)平滑C.季節(jié)指數(shù)法D.線性回歸19、在數(shù)據(jù)分析中,生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)要分析患者的生存時(shí)間與治療方案的關(guān)系,以下關(guān)于生存分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以計(jì)算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風(fēng)險(xiǎn)比(HazardRatio)用于比較不同組的風(fēng)險(xiǎn)程度C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,在其他領(lǐng)域沒有應(yīng)用價(jià)值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個(gè)重要特點(diǎn)20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)驗(yàn)時(shí),交叉驗(yàn)證是常用的評(píng)估模型穩(wěn)定性的方法。假設(shè)你在比較不同的分類算法,以下關(guān)于交叉驗(yàn)證策略的選擇,哪一項(xiàng)是最合理的?()A.簡單隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集,進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證B.使用K折交叉驗(yàn)證,平均多個(gè)結(jié)果以獲得更可靠的評(píng)估C.采用留一法交叉驗(yàn)證,確保每個(gè)樣本都被用于驗(yàn)證D.不進(jìn)行交叉驗(yàn)證,只進(jìn)行一次訓(xùn)練和驗(yàn)證二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市的區(qū)別和聯(lián)系,說明在企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中如何合理規(guī)劃和建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市。2、(本題5分)說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型?請(qǐng)闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、特征提取等方法,并舉例說明。3、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的異常傳播分析,包括異常的擴(kuò)散路徑、影響范圍等方面的分析方法和應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某在線國畫教學(xué)平臺(tái)收集了學(xué)員作品數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)難點(diǎn)反饋、教師指導(dǎo)效果等。優(yōu)化國畫教學(xué)流程和課程設(shè)置。2、(本題5分)某超市的進(jìn)口食品類目記錄了銷售數(shù)據(jù),包括食品種類、產(chǎn)地、價(jià)格、促銷活動(dòng)、消費(fèi)者收入水平等。分析不同產(chǎn)地和消費(fèi)者收入水平對(duì)進(jìn)口食品銷售和促銷活動(dòng)效果的影響。3、(本題5分)某房地產(chǎn)公司積累了樓盤銷售數(shù)據(jù)、客戶需求、市場趨勢等信息。預(yù)測房地產(chǎn)市場走向,為樓盤開發(fā)和銷售策略提供決策支持。4、(本題5分)某電商平臺(tái)擁有大量用戶購買行為數(shù)據(jù),包括商品種類、購買時(shí)間、購買金額等。請(qǐng)分析不同年齡段用戶的購買偏好及消費(fèi)趨勢,并提出針對(duì)性的營銷策略。5、(本題5分)某在線樂器教學(xué)平臺(tái)保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度、樂器練習(xí)時(shí)間、教學(xué)視頻觀看次數(shù)等。改進(jìn)樂器教學(xué)方法和課程內(nèi)容。四、論述題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)在線教育行業(yè)的發(fā)展依賴于對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析。以某在線教育機(jī)構(gòu)為例,探討如何

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