徐州工程學(xué)院《數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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徐州工程學(xué)院《數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁徐州工程學(xué)院

《數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、數(shù)據(jù)分析中的描述性統(tǒng)計(jì)能夠提供數(shù)據(jù)的基本特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī),以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.均值可以反映成績(jī)的平均水平,但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)能夠較好地抵御極端值的干擾,代表數(shù)據(jù)的中間位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明成績(jī)的分布越分散,但這并不一定意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.只要計(jì)算了均值和中位數(shù),就足以全面了解數(shù)據(jù)的分布情況,不需要考慮其他統(tǒng)計(jì)量2、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題也需要引起關(guān)注。假設(shè)要使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以下關(guān)于倫理和道德原則的描述,正確的是:()A.未經(jīng)用戶授權(quán),擅自使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.不明確告知用戶數(shù)據(jù)的使用目的和方式,侵犯用戶知情權(quán)C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則,在獲得用戶明確授權(quán)的前提下,合理使用個(gè)人數(shù)據(jù),并采取措施保護(hù)用戶隱私和權(quán)益D.認(rèn)為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題不重要,只要能得到有價(jià)值的結(jié)果就行3、在數(shù)據(jù)挖掘中,以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類,以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷?()A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法4、數(shù)據(jù)分析過程中,數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說法中,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)質(zhì)量,為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位,使不同來源的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量,從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值,確保數(shù)據(jù)的完整性,避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果5、在數(shù)據(jù)分析中,需要對(duì)缺失值進(jìn)行處理,例如在一個(gè)包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里,部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的?()A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測(cè)填充D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果可以通過多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過比較預(yù)處理前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)來評(píng)估B.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模來評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的,選擇合適的評(píng)估方法D.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,其他方面可以忽略不計(jì)7、假設(shè)要分析消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的反饋意見,以下關(guān)于意見分析方法的描述,正確的是:()A.人工閱讀所有反饋意見,憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語言處理技術(shù)對(duì)反饋進(jìn)行分類和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見,忽略正面意見D.對(duì)于模糊不清的反饋意見,直接忽略不計(jì)8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),如果數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大,為了更清晰地展示數(shù)據(jù)分布,以下哪種處理方式較為合適?()A.使用相同的坐標(biāo)軸刻度B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.只展示部分?jǐn)?shù)據(jù)D.采用多個(gè)圖表分別展示9、假設(shè)要分析一個(gè)項(xiàng)目的成本效益,以下關(guān)于成本效益分析方法的描述,正確的是:()A.只考慮直接成本和直接收益,忽略間接成本和潛在收益B.凈現(xiàn)值(NPV)為正數(shù)時(shí),項(xiàng)目一定可行C.內(nèi)部收益率(IRR)越高,項(xiàng)目的效益越好D.不考慮項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性,進(jìn)行簡(jiǎn)單的成本效益計(jì)算10、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的來源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤,需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的,無需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異,需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合11、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集,若要找出變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系,以下哪種方法較為有效?()A.主成分分析B.判別分析C.對(duì)應(yīng)分析D.典型相關(guān)分析12、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)集成用于將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要集成來自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.需要解決數(shù)據(jù)格式不一致、字段命名差異等問題B.可以使用ETL(Extract,Transform,Load)工具來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載C.數(shù)據(jù)集成過程中可能會(huì)引入重復(fù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)沖突,需要進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)集成可以隨意進(jìn)行,不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性13、在數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)模型選擇中,假設(shè)數(shù)據(jù)具有非線性和復(fù)雜的特征,且樣本數(shù)量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現(xiàn)更出色?()A.決策樹集成模型,如隨機(jī)森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有強(qiáng)大的擬合能力C.支持向量回歸,處理小樣本D.堅(jiān)持使用簡(jiǎn)單的線性模型14、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù),若要預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的數(shù)值,以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征?()A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法15、假設(shè)正在分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù),以優(yōu)化網(wǎng)站布局。以下關(guān)于用戶行為分析的描述,正確的是:()A.只關(guān)注用戶的點(diǎn)擊次數(shù),就能了解用戶的興趣和偏好B.頁面停留時(shí)間越短,說明用戶對(duì)該頁面越感興趣C.分析用戶的訪問路徑可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的熱門頁面和流程瓶頸D.用戶的注冊(cè)信息對(duì)分析用戶行為沒有幫助16、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析,假設(shè)要同時(shí)研究多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復(fù)雜關(guān)系和交互作用?()A.多元線性回歸B.因子分析,提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個(gè)變量與因變量的關(guān)系17、在數(shù)據(jù)分析中,模型的選擇和調(diào)優(yōu)需要根據(jù)數(shù)據(jù)和問題的特點(diǎn)進(jìn)行。假設(shè)我們要解決一個(gè)分類問題。以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.不同的模型在不同的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)可能不同,需要進(jìn)行試驗(yàn)和比較B.可以通過調(diào)整模型的超參數(shù)來優(yōu)化模型的性能C.模型越復(fù)雜,性能就一定越好,應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.可以使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)18、在處理數(shù)據(jù)時(shí),如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,使其值在0到1之間,以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)?()A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是19、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)有很多種,其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.星型架構(gòu)由事實(shí)表和維度表組成B.事實(shí)表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù),維度表中包含了對(duì)事實(shí)表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高,適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計(jì)和維護(hù)比較復(fù)雜,需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí)20、對(duì)于一個(gè)分類問題,如果不同類別的樣本數(shù)量差異較大,在評(píng)估模型性能時(shí),以下哪種指標(biāo)需要特別關(guān)注?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是21、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的,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.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換,使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.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22、在數(shù)據(jù)分析中,對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù),例如股票價(jià)格、氣溫變化等,需要進(jìn)行預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析。以下哪種方法可能在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好?()A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.以上都不是23、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)良好,但在一致性方面存在問題,可能的原因是什么?()A.數(shù)據(jù)錄入時(shí)的錯(cuò)誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當(dāng)C.數(shù)據(jù)更新不及時(shí)D.以上原因都有可能24、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25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì),以下哪個(gè)函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用?()A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,請(qǐng)解釋聚類的概念和常見的聚類算法,如K-Means算法,說明其工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景。2、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),說明其目的、方法和對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢性能的影響。3、(本題5分)解釋什么是概率圖模型,說明其在不確定性推理和數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和方法,并舉例分析。4、(本題5分)描述數(shù)據(jù)挖掘的概念和主要流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘算法選擇、結(jié)果評(píng)估等環(huán)節(jié),并解釋每個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵要點(diǎn)和作用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某在線心理咨詢平臺(tái)保存了咨詢數(shù)據(jù)、用戶心理問題類型、咨詢效果反饋等。優(yōu)化咨詢師匹配和咨詢服務(wù),滿足用戶需求。2、(本題5分)某在線烘焙教學(xué)平臺(tái)保存了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐成果、課程改進(jìn)建議等。優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和互動(dòng)環(huán)節(jié)。3、(本題5分)某在線陶藝課程平臺(tái)積累了學(xué)員報(bào)名數(shù)據(jù)、作品展示反饋、課程滿意度等。完善陶藝課程體系和教學(xué)服務(wù)。4、(本題5分)某視頻平臺(tái)擁有用戶觀看時(shí)長(zhǎng)、視頻類型偏好、付費(fèi)行為等數(shù)據(jù)。分析用戶的內(nèi)容消費(fèi)習(xí)慣,制定內(nèi)容創(chuàng)作和付費(fèi)策略。5、(本題5分)某電商直播平臺(tái)積累了不同商品類目的直播銷售數(shù)據(jù)、主播帶貨能力評(píng)估、觀眾互動(dòng)行為等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化直播選品和主播培養(yǎng)策略。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分

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