濰坊護理職業(yè)學院《數據分析及可視化實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁濰坊護理職業(yè)學院《數據分析及可視化實踐》

2023-2024學年第一學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25個小題，每小題1分，共25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、對于一個具有多個特征的數據集，若要進行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是2、在數據挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關于K-Means算法的缺點，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計算復雜度高3、在數據分析中，模型評估不僅要看準確率等指標，還要考慮模型的可解釋性。假設要解釋一個決策樹模型的決策過程，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過查看決策樹的結構和節(jié)點的分裂條件來理解模型的決策邏輯B.特征重要性評估可以幫助確定哪些特征對模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對簡單模型如決策樹重要，對于復雜模型如深度學習模型不重要D.向業(yè)務人員和決策者解釋模型的決策過程，有助于增強對模型的信任和應用4、在數據分析中，數據可視化的原則有很多，其中簡潔明了是一個重要的原則。以下關于簡潔明了的描述中，錯誤的是？（）A.簡潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數據的含義B.簡潔明了的可視化圖表應該避免使用過多的顏色和裝飾C.簡潔明了的可視化圖表可以通過減少數據的維度和細節(jié)來實現(xiàn)D.簡潔明了的可視化圖表只適用于簡單的數據展示，對于復雜的數據無法處理5、在數據分析中，數據集成用于將多個數據源的數據合并在一起。假設要集成來自不同數據庫的銷售數據和客戶數據，以下關于數據集成的描述，哪一項是不準確的？（）A.需要解決數據格式不一致、字段命名差異等問題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來實現(xiàn)數據的抽取、轉換和加載C.數據集成過程中可能會引入重復數據和數據沖突，需要進行處理D.數據集成可以隨意進行，不需要考慮數據的質量和一致性6、在進行數據分析時，如果需要對數據進行標準化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是7、在數據挖掘中，若要對文本數據進行分類，以下哪種算法可能會被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能8、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數據和重復記錄的數據集，以下關于數據清洗的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數據，但這可能導致信息丟失B.對于錯誤數據，可以通過與其他可靠數據源進行對比或基于數據的邏輯關系進行修正C.重復記錄可以直接保留，因為它們不會對數據分析結果產生太大影響D.運用數據填充技術，如使用均值、中位數或眾數來填充缺失值，但需要謹慎選擇填充方法9、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持某個假設。假設我們要檢驗一種新的營銷策略是否有效。以下關于假設檢驗的描述，哪一項是不正確的？（）A.零假設通常表示沒有差異或沒有效果B.通過計算檢驗統(tǒng)計量和p值來決定是否拒絕零假設C.p值越小，說明拒絕零假設的證據越充分D.假設檢驗的結果一定能夠準確地反映實際情況，不存在誤差10、在數據挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數據中的頻繁項集，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11、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數據，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是12、在數據分析中，描述性統(tǒng)計是常用的方法之一。以下關于描述性統(tǒng)計指標的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數據的平均值，能反映數據的集中趨勢B.中位數是將數據從小到大排序后位于中間位置的數值，不受極端值影響C.標準差反映了數據的離散程度，標準差越大，數據的波動越小D.描述性統(tǒng)計指標可以幫助我們快速了解數據的基本特征和分布情況13、數據分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進行分析。假設我們要對一個大型數據集進行抽樣。以下關于抽樣方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.簡單隨機抽樣每個樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導致樣本的偏差D.抽樣方法對數據分析的結果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用14、在數據分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣15、在數據分析中，數據分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應該明確數據分析的目的和需求B.問題定義應該考慮數據的可用性和可獲取性C.問題定義應該確定數據分析的方法和工具D.問題定義可以根據需要進行調整和修改，以適應不同的情況16、假設要分析某產品在不同地區(qū)的銷售情況，同時考慮地區(qū)的經濟發(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.對應分析17、在處理多變量數據時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數據集，以下哪種降維技術可以保留數據的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）18、在數據分析中，若要對數據進行標準化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標準化B.Min-Max標準化C.小數定標標準化D.以上都是19、在進行數據可視化時，若要同時展示多個變量之間的關系，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20、數據分析中，數據可視化的風格應根據不同的受眾和目的進行選擇。以下關于數據可視化風格選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化風格可以分為簡潔明了、生動形象、專業(yè)嚴謹等不同類型B.數據可視化風格的選擇應考慮受眾的背景、知識水平和需求等因素C.數據可視化風格的選擇可以根據具體的問題和數據特點來確定D.數據可視化風格一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響用戶體驗21、在數據分析的過程中，當面對一個包含大量用戶消費行為數據的數據集，需要找出影響用戶購買決策的關鍵因素，例如產品價格、促銷活動、用戶評價等。假設數據的維度眾多，關系復雜，以下哪種數據分析方法可能最為有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析B.相關性分析C.因子分析D.回歸分析22、在數據分析中，回歸分析是一種常用的方法。以下關于回歸分析的描述中，錯誤的是？（）A.回歸分析可以用來建立變量之間的關系模型B.回歸分析可以分為線性回歸和非線性回歸兩種類型C.回歸分析的結果可以用來預測因變量的值D.回歸分析只能用于預測連續(xù)型變量，對于分類型變量無法處理23、在數據分析中，模型選擇和調優(yōu)是提高性能的關鍵步驟。假設要在多個分類模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關于模型選擇和調優(yōu)的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術來評估不同模型在不同參數下的性能B.網格搜索和隨機搜索是常用的參數調優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優(yōu)先選擇復雜的模型D.結合業(yè)務需求和數據特點，選擇適合的模型和調優(yōu)方法24、對于一個具有時間序列特征的數據集合，若要進行預測，以下哪種模型可能會考慮時間的滯后效應？（）A.自回歸移動平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機森林回歸模型D.以上都可能25、在數據分析中，若要比較不同組數據的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數D.眾數二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述數據分析師如何撰寫清晰、準確、有說服力的數據分析報告，包括報告結構、圖表運用、文字表述等方面。2、（本題5分）闡述在數據分析項目中，如何進行項目進度管理，包括任務分解、時間估算和風險管理等關鍵步驟。3、（本題5分）簡述數據庫查詢語言（如SQL）在數據分析中的作用和基本操作，舉例說明如何使用SQL進行數據篩選、聚合和關聯(lián)。4、（本題5分）闡述回歸分析的基本原理和類型，如線性回歸、非線性回歸等，并說明如何評估回歸模型的擬合優(yōu)度和預測能力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某手機制造商積累了不同型號手機的銷售數據、用戶反饋、零部件供應情況等。探討怎樣利用這些數據進行產品升級和供應鏈管理。2、（本題5分）某視頻平臺擁有用戶觀看時長、視頻類型偏好、付費行為等數據。分析用戶的內容消費習慣，制定內容創(chuàng)作和付費策略。3、（本題5分）一家珠寶品牌的節(jié)日限定首飾收集了數據，包括設計主題、材質、價格、銷售時間、銷售數量等。研究設計主題和銷售時間對節(jié)日限定首飾銷售數量和價格的影響。4、（本題5分）某在線招聘平臺擁有求職者的簡歷數據、企業(yè)招聘需求、面試評價等信息。思考如何通過這些數據提高人才匹配度和招聘效率。5、（本題5分）某民宿預訂平臺擁有房源數據、用戶預訂行為、評價數據等。提升民宿的服務質量和用戶體驗，增加平臺競爭力。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）隨著移動應用的廣泛使用，產生了大量的用戶行為數據。論述如何通過數據分析技術，像用戶留存分析、應用內購買行為研究等，優(yōu)化移動應用的功能設計、提升用戶體驗，增