




版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
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頁廣東文藝職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)描述與可視化》
2023-2024學(xué)年第二學(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、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)的分析沒有實(shí)質(zhì)性的幫助D.可以通過數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)摘要來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和潛在模式2、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)3、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)遵循一定的原則。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)原則的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)簡潔明了,避免過多的裝飾和復(fù)雜的圖表類型B.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)突出重點(diǎn),讓讀者能夠快速抓住關(guān)鍵信息C.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)具有交互性,讓讀者能夠自主探索數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)可以隨意發(fā)揮,不需要考慮讀者的需求和認(rèn)知水平4、在數(shù)據(jù)分析中,模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)房價(jià)的模型,以下關(guān)于防止過擬合和欠擬合的方法描述,正確的是:()A.不進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗(yàn)證,直接在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型B.增加模型的復(fù)雜度,不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進(jìn)行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法,平衡模型的復(fù)雜度和擬合能力,避免過擬合和欠擬合D.認(rèn)為模型的性能只取決于數(shù)據(jù),不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),選擇合適的圖表類型要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)你要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下關(guān)于圖表選擇的建議,哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用折線圖,體現(xiàn)收入隨年齡的變化趨勢(shì)B.運(yùn)用柱狀圖,比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖,展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達(dá)圖,綜合展示多個(gè)相關(guān)變量6、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系,收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,不正確的是?()A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化7、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)你要檢驗(yàn)一種新的營銷策略是否有效,以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)方法的選擇,哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.選擇t檢驗(yàn),比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異B.運(yùn)用方差分析,檢驗(yàn)多組數(shù)據(jù)之間是否存在差異C.使用卡方檢驗(yàn),判斷分類變量之間的關(guān)聯(lián)D.不進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),憑直覺判斷策略是否有效8、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中,預(yù)測(cè)未來值是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù),想要預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的價(jià)格走勢(shì),以下哪種方法可能較為有效?()A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能,取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)9、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房價(jià)與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型,以下關(guān)于回歸分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.線性回歸是一種常見的回歸方法,但對(duì)于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會(huì)導(dǎo)致回歸模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確,需要進(jìn)行檢測(cè)和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來衡量,R平方值越接近1,模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型,就不需要再對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn),可以直接用于預(yù)測(cè)10、在數(shù)據(jù)分析中,若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以下哪種方法較為常見?()A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是11、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、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時(shí),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間?()A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差14、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評(píng)論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向,以下關(guān)于文本分析方法的描述,正確的是:()A.僅使用簡單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù),不考慮文本的語義和語境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗,直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語言處理技術(shù),包括詞法分析、句法分析、情感分析等,對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模,以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠,不需要人工驗(yàn)證和修正15、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)隱私和安全是需要關(guān)注的重要問題。假設(shè)要處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸,保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)個(gè)人隱私,但需要注意處理方法的合理性C.只要數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部使用,就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全的問題D.遵守相關(guān)的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范,是保障數(shù)據(jù)隱私和安全的基本要求16、數(shù)據(jù)分析中的貝葉斯方法基于概率推理。假設(shè)我們要根據(jù)新的數(shù)據(jù)更新對(duì)某個(gè)事件的概率估計(jì),以下哪個(gè)貝葉斯定理的應(yīng)用場(chǎng)景是常見的?()A.垃圾郵件過濾B.疾病診斷C.市場(chǎng)預(yù)測(cè)D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析中,描述性統(tǒng)計(jì)是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值,能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值,不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度,標(biāo)準(zhǔn)差越大,數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小D.描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況18、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系,以下哪種方法較為合適?()A.相關(guān)性分析B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.回歸分析D.以上都不是19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),顏色的選擇和使用可以影響可視化的效果。假設(shè)我們要在一個(gè)圖表中區(qū)分不同的類別,以下哪個(gè)關(guān)于顏色選擇的原則是重要的?()A.對(duì)比度高B.符合文化和認(rèn)知習(xí)慣C.考慮色盲人群的可辨識(shí)度D.以上都是20、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí),過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好,但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差,這可能表明發(fā)生了什么?()A.模型過于簡單,無法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式B.模型過于復(fù)雜,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合C.數(shù)據(jù)中存在噪聲,影響了模型的性能D.測(cè)試集的數(shù)據(jù)質(zhì)量有問題21、在數(shù)據(jù)分析中,回歸分析是一種常用的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.回歸分析可以用來建立變量之間的關(guān)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(jié)果可以用來預(yù)測(cè)因變量的值D.回歸分析只能用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量,對(duì)于分類型變量無法處理22、對(duì)于一個(gè)分類問題,若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高,但測(cè)試集的準(zhǔn)確率很低,可能的原因是?()A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)23、假設(shè)要分析某公司產(chǎn)品在不同市場(chǎng)的銷售趨勢(shì),同時(shí)考慮市場(chǎng)的競(jìng)爭情況和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境,以下哪種分析方法較為綜合?()A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),選擇合適的算法和模型需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集,其中一個(gè)類別占比極少,以下哪種方法可以處理這種不平衡問題?()A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí),需要了解數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)城市的房價(jià)與地理位置、房屋面積等因素的關(guān)系,以下關(guān)于探索性分析方法的描述,正確的是:()A.只繪制簡單的圖表,不進(jìn)行深入的統(tǒng)計(jì)分析B.不考慮變量之間的相關(guān)性,孤立地分析每個(gè)因素C.綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化、相關(guān)性分析、分組統(tǒng)計(jì)等方法,揭示數(shù)據(jù)的潛在模式和關(guān)系,提出假設(shè)和研究方向D.忽略數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值,認(rèn)為它們不影響分析結(jié)果二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(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。2、(本題5分)描述在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性,包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制等技術(shù)和策略的應(yīng)用。3、(本題5分)說明數(shù)據(jù)挖掘中的分類和預(yù)測(cè)任務(wù)的區(qū)別,舉例說明它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的場(chǎng)景,并解釋如何選擇合適的算法來完成這些任務(wù)。4、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的物化視圖的概念和作用,說明在什么情況下使用物化視圖來提高查詢性能,并舉例說明。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某電商平臺(tái)保存了不同促銷活動(dòng)期間的用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)、商品銷量變化、營銷成本等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評(píng)估促銷活動(dòng)的效果和投資回報(bào)率。2、(本題5分)某連鎖酒店擁有各分店的入住率、客人評(píng)價(jià)、價(jià)格策略等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化酒店的定價(jià)和市場(chǎng)推廣策略。3、(本題5分)某手機(jī)制造商掌握了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、故障報(bào)告等信息。研究產(chǎn)品的市場(chǎng)表現(xiàn)和質(zhì)量問題,改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和售后服務(wù)。4、(本題5分)某在線瑜伽墊銷售平臺(tái)掌握了銷售數(shù)據(jù)、用戶需求特點(diǎn)、材質(zhì)偏好等。推出更多滿足用戶需求的瑜伽墊款式和功能。5、(本題5分)一家珠寶品牌收集了店鋪銷售數(shù)據(jù),包括首飾類型、材質(zhì)、價(jià)格、銷售城市、促銷策略等。研究不同城市對(duì)不同類型和材質(zhì)首飾的購買偏好以及促銷策略的效果。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)在物流行業(yè)的綠色
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 【正版授權(quán)】 IEC 63522-17:2024 EN-FR Electrical relays - Tests and measurements - Part 17: Shock,acceleration and vibration
- 【正版授權(quán)】 IEC SRD 63301-1:2024 EN Smart city use case collection and analysis – Water systems in smart cities – Part 1: High-level analysis
- 2025-2030年中國脲醛樹脂市場(chǎng)十三五規(guī)劃及投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告
- 2025-2030年中國翡翠玉鐲行業(yè)市場(chǎng)需求規(guī)模及前景趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告
- 2025-2030年中國空氣凈化系統(tǒng)工程行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及營銷戰(zhàn)略研究報(bào)告
- 2025-2030年中國碳酸氫鈉干滅火劑市場(chǎng)運(yùn)營現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告
- 2025-2030年中國硅鋼板行業(yè)運(yùn)行動(dòng)態(tài)與營銷策略研究報(bào)告
- 沈陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院《課件設(shè)計(jì)與微課制作》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷
- 四川文化傳媒職業(yè)學(xué)院《汽車數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷
- 山西傳媒學(xué)院《模式識(shí)別》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷
- 2021年中國高尿酸及痛風(fēng)趨勢(shì)白皮書
- 2023年甘肅省卷中考英語真題
- 最全-房屋市政工程安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化指導(dǎo)圖冊(cè)
- 《魅力教師的修煉》讀書心得體會(huì)4篇
- 2016年百貨商城商場(chǎng)超市企劃全年活動(dòng)策劃方案模板
- 15 分章專項(xiàng)練習(xí)-整本書閱讀系列《經(jīng)典常談》名著閱讀與練習(xí)
- 幼兒園衛(wèi)生保健人員任命書(保健醫(yī)生)
- 一課一練┃二年級(jí)下冊(cè):1古詩二首
- 財(cái)務(wù)報(bào)表2019新版-已執(zhí)行新金融和收入準(zhǔn)則(財(cái)會(huì)〔2019〕6號(hào))
- 2023年湖南食品藥品職業(yè)學(xué)院高職單招(英語)試題庫含答案解析
- GB/T 39096-2020石油天然氣工業(yè)油氣井油管用鋁合金管
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論