廣西經(jīng)濟(jì)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)廣西經(jīng)濟(jì)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐》

2023-2024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30個(gè)小題，每小題1分，共30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)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程。假設(shè)一家電商企業(yè)想要通過數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適用？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預(yù)測(cè)分析2、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對(duì)某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對(duì)消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對(duì)于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)3、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會(huì)被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能4、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，想要了解變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，可以計(jì)算？（）A.方差B.協(xié)方差C.相關(guān)系數(shù)D.偏度5、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6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們正在分析一組學(xué)生的考試成績(jī)。以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.平均數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)不受極端值的影響，能更穩(wěn)健地表示數(shù)據(jù)的中心位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明數(shù)據(jù)的離散程度越小，數(shù)據(jù)越穩(wěn)定D.方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方，同樣可以反映數(shù)據(jù)的離散程度7、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行降維處理，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是8、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是9、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買行為，以下哪種方法可能會(huì)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10、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性，但周期長(zhǎng)度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是11、數(shù)據(jù)分析中常用的軟件有很多，其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關(guān)于Excel在數(shù)據(jù)分析中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Excel可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入、編輯和存儲(chǔ)B.Excel可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，如計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差等C.Excel可以制作各種類型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)12、假設(shè)我們有一組關(guān)于學(xué)生成績(jī)的數(shù)據(jù)，包括語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)等科目成績(jī)，要分析這些科目成績(jī)之間的相關(guān)性，以下哪種可視化方法較為直觀？（）A.熱力圖B.雷達(dá)圖C.散點(diǎn)圖矩陣D.以上都不是13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種重要的存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，反映了最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源14、假設(shè)要對(duì)海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù)，效果良好B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法能夠自動(dòng)提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對(duì)分析結(jié)果沒有影響D.不需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，直接輸入模型進(jìn)行分析15、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16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的不僅僅是展示數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化的目的是幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化的目的是提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化的目的是增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來更漂亮，沒有其他實(shí)際作用17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常采用多維數(shù)據(jù)模型，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和查詢B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和整合，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法處理D.可以通過建立數(shù)據(jù)集市，為不同部門和業(yè)務(wù)提供定制的數(shù)據(jù)服務(wù)18、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(shì)？（）A.分組柱狀圖B.折線圖C.箱線圖D.直方圖19、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20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)我們有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單拼接，無需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會(huì)引入重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)源，對(duì)于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無法進(jìn)行融合21、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度，還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)？（）A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)22、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略23、在數(shù)據(jù)分析中，若要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，以下哪個(gè)指標(biāo)是常用的？（）A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度24、在數(shù)據(jù)分析中，相關(guān)性分析用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析身高和體重之間的相關(guān)性，以下關(guān)于相關(guān)性分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來衡量線性相關(guān)性的強(qiáng)度和方向B.相關(guān)性強(qiáng)并不意味著存在因果關(guān)系，只是表明變量之間存在某種關(guān)聯(lián)C.即使相關(guān)系數(shù)為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關(guān)系的可能D.相關(guān)性分析的結(jié)果不受數(shù)據(jù)范圍和樣本大小的影響25、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程。假設(shè)你在一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，旨在發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇，哪一項(xiàng)是最有可能有效的？（）A.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出經(jīng)常一起購(gòu)買的商品組合B.應(yīng)用決策樹算法進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體，基于群體特征進(jìn)行營(yíng)銷D.以上三種技術(shù)結(jié)合使用，全面挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息26、數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法有很多，其中描述性統(tǒng)計(jì)是一種基礎(chǔ)的方法。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)可以用來概括數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形狀B.描述性統(tǒng)計(jì)可以通過計(jì)算均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)只能對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.描述性統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)分析的第一步，為進(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)27、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28、對(duì)于一個(gè)包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種預(yù)處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.以上都是29、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是30、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)我們面對(duì)一個(gè)包含大量缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運(yùn)用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析對(duì)于提高農(nóng)作物產(chǎn)量、優(yōu)化資源利用和應(yīng)對(duì)氣候變化具有重要意義。請(qǐng)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測(cè)土壤狀況、預(yù)測(cè)氣象災(zāi)害和優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策，分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和采集難點(diǎn)，以及如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析的普及和應(yīng)用。2、（本題5分）對(duì)于電商平臺(tái)的用戶信用評(píng)估，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析構(gòu)建信用評(píng)估模型，防范信用風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)交易安全。3、（本題5分）物流行業(yè)面臨著復(fù)雜的運(yùn)營(yíng)管理和優(yōu)化需求，數(shù)據(jù)分析在其中發(fā)揮著重要作用。請(qǐng)全面闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化物流路徑規(guī)劃、庫(kù)存管理和配送效率，探討數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策在物流行業(yè)中的應(yīng)用案例和面臨的挑戰(zhàn)，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和多因素的影響。4、（本題5分）在能源交易市場(chǎng)中，數(shù)據(jù)分析對(duì)于價(jià)格預(yù)測(cè)和交易策略制定至關(guān)重要。以某能源交易公司為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)能源價(jià)格波動(dòng)、制定最優(yōu)交易策略、管理風(fēng)險(xiǎn)，以及如何整合市場(chǎng)數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。5、（本題5分）在公共服務(wù)領(lǐng)域，如教育、醫(yī)療和社保等，積累了大量的公民服務(wù)數(shù)據(jù)。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如資源分配優(yōu)化、服務(wù)質(zhì)量評(píng)估等，提高公共服務(wù)的公平性和效率，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)安全性要求高、政策導(dǎo)向影響和公眾參與度方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘，包括社交網(wǎng)絡(luò)分析、知識(shí)圖譜等，說明其應(yīng)用場(chǎng)景和相關(guān)技術(shù)。2、（本題5分）解釋什么是自然語(yǔ)言處理在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，包括文本分類、情感分析等任務(wù)，以及常用的技術(shù)和工具。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師如何在項(xiàng)目中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)對(duì)，包括識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)影響和制定應(yīng)對(duì)策略，并舉例說明。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和素質(zhì)，包括技術(shù)能力、業(yè)務(wù)理解