昆明幼兒師范高等專(zhuān)科學(xué)?！督y(tǒng)計(jì)學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共4頁(yè)昆明幼兒師范高等專(zhuān)科學(xué)校《統(tǒng)計(jì)學(xué)》

2023-2024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、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)2、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫(kù)中的seasonal_decompose函數(shù)B.scikit-learn庫(kù)中的decomposition模塊C.pandas庫(kù)中的resample函數(shù)D.matplotlib庫(kù)中的plot函數(shù)3、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過(guò)對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對(duì)醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限4、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5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機(jī)森林插補(bǔ)B.基于聚類(lèi)的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是6、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(xún)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(zhuān)業(yè)的技術(shù)和知識(shí)7、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個(gè)人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性？（）A.數(shù)據(jù)匿名化，去除可識(shí)別個(gè)人的信息B.加密技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問(wèn)控制，限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施，直接處理數(shù)據(jù)8、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理，假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在極端值，這些極端值可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對(duì)極端值進(jìn)行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數(shù)據(jù)9、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶(hù)細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶(hù)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(hù)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(lèi)的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹(shù)的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分，對(duì)所有客戶(hù)采用相同的策略10、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架如Hadoop被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億行的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪個(gè)Hadoop組件可能主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要考慮多個(gè)因素，其中數(shù)據(jù)模型是一個(gè)重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)模型的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)模型是對(duì)數(shù)據(jù)的組織和存儲(chǔ)方式的抽象描述B.數(shù)據(jù)模型可以分為概念模型、邏輯模型和物理模型三個(gè)層次C.數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的完整性、一致性和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)模型的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類(lèi)型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無(wú)關(guān)12、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無(wú)法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)13、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí)，需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具，以下關(guān)于工具選擇的描述，正確的是：（）A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具，不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具，不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素，選擇易于使用、功能滿(mǎn)足需求且性?xún)r(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具，就不能更換，不考慮工具的更新和發(fā)展14、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者的生存時(shí)間。以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以計(jì)算生存率、中位生存時(shí)間等指標(biāo)B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型常用于生存分析中的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒(méi)有應(yīng)用D.可以考慮協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間的影響15、在數(shù)據(jù)分析中，空間數(shù)據(jù)分析用于處理與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析不同地區(qū)的犯罪率分布，以下關(guān)于空間數(shù)據(jù)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用空間自相關(guān)分析來(lái)研究犯罪率在空間上的聚集或分散情況B.地理信息系統(tǒng)（GIS）為空間數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)大的工具和平臺(tái)C.空間數(shù)據(jù)分析只適用于宏觀尺度的研究，如國(guó)家或省份層面，不適用于微觀尺度的分析D.考慮空間權(quán)重矩陣可以更準(zhǔn)確地捕捉空間關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響16、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17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機(jī)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機(jī)抽樣的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.隨機(jī)抽樣可以保證樣本的代表性和隨機(jī)性B.隨機(jī)抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機(jī)抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機(jī)抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集無(wú)法使用19、在數(shù)據(jù)分析中，模型評(píng)估不僅要看準(zhǔn)確率等指標(biāo)，還要考慮模型的可解釋性。假設(shè)要解釋一個(gè)決策樹(shù)模型的決策過(guò)程，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)查看決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的分裂條件來(lái)理解模型的決策邏輯B.特征重要性評(píng)估可以幫助確定哪些特征對(duì)模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對(duì)簡(jiǎn)單模型如決策樹(shù)重要，對(duì)于復(fù)雜模型如深度學(xué)習(xí)模型不重要D.向業(yè)務(wù)人員和決策者解釋模型的決策過(guò)程，有助于增強(qiáng)對(duì)模型的信任和應(yīng)用20、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。假設(shè)我們?cè)谔幚戆瑐€(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問(wèn)控制D.以上都是21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布、相關(guān)性等進(jìn)行初步了解。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于探索性分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.繪制直方圖可以觀察數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，判斷是否符合正態(tài)分布B.計(jì)算相關(guān)系數(shù)可以衡量變量之間的線性相關(guān)性C.探索性分析只是對(duì)數(shù)據(jù)的初步了解，對(duì)后續(xù)的分析沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助D.可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)摘要來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和潛在模式22、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)新收集的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，忽略完整性和一致性B.不制定明確的評(píng)估指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)，主觀判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量C.綜合考慮準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性、可用性等指標(biāo)，制定量化的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和方法，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行全面評(píng)估，并提出改進(jìn)措施D.認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是一次性的工作，不需要持續(xù)監(jiān)測(cè)和改進(jìn)23、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家公司想要評(píng)估不同廣告渠道的效果。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)A/B測(cè)試比較不同廣告版本的效果，確定最優(yōu)方案B.客戶(hù)細(xì)分能夠幫助企業(yè)針對(duì)不同客戶(hù)群體制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶(hù)的需求和行為，無(wú)需進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測(cè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果，及時(shí)調(diào)整策略，提高投資回報(bào)率24、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(shuō)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25、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要將來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶(hù)信息和交易數(shù)據(jù)集成，以下哪個(gè)問(wèn)題可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)格式不一致B.數(shù)據(jù)字段的命名差異C.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突D.以上問(wèn)題都很具有挑戰(zhàn)性26、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，分類(lèi)算法中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹(shù)的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小27、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴(lài)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28、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析29、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30、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，索引可以提高數(shù)據(jù)的查詢(xún)效率。以下哪種情況下不適合創(chuàng)建索引？（）A.表中數(shù)據(jù)量較小B.經(jīng)常作為查詢(xún)條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如智能信號(hào)燈控制優(yōu)化、擁堵路段預(yù)測(cè)等，改善城市交通狀況，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)融合難度大、實(shí)時(shí)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。2、（本題5分）在旅游酒店行業(yè)，客人的預(yù)訂數(shù)據(jù)、入住體驗(yàn)數(shù)據(jù)等不斷增加。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、收益管理優(yōu)化等，提升酒店的服務(wù)質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)效益，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)大、客戶(hù)需求個(gè)性化和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)獲取方面所面臨的困難及解決途徑。3、（本題5分）在線教育的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃需要深入的數(shù)據(jù)分析。請(qǐng)論述如何根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)制定適合個(gè)體的學(xué)習(xí)計(jì)劃、推薦學(xué)習(xí)資源和評(píng)估學(xué)習(xí)進(jìn)度，以及如何動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)路徑以適應(yīng)學(xué)生的變化。4、（本題5分）在在線旅游平臺(tái)的目的地推薦中，數(shù)據(jù)分析可以提供更符合用戶(hù)興趣的選擇。以某在線旅游平臺(tái)為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)挖掘用戶(hù)的旅游偏好、分析目的地的特點(diǎn)和評(píng)價(jià)，以及如何根據(jù)用戶(hù)歷史行為和實(shí)時(shí)需求推薦個(gè)性化的旅游目的地。5、（本題5分）在制造業(yè)的新產(chǎn)品研發(fā)中，如何利用數(shù)據(jù)分析收集用戶(hù)需求和市場(chǎng)反饋，指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和改進(jìn)，提高產(chǎn)品的市場(chǎng)適應(yīng)性。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的維度建模方法，包括星型模型、雪花模型等，說(shuō)明它們的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，解釋其目的和常用方法，以及對(duì)后續(xù)分析的影響。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的重要性和常見(jiàn)方法，如數(shù)據(jù)脫敏、加密技術(shù)等，并說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中如何遵循相關(guān)法規(guī)和