萍鄉(xiāng)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》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15個(gè)小題，每小題2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()2、對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理，以下方法中，可能會(huì)引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄3、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評(píng)估指標(biāo)中，以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評(píng)估分類算法的性能，只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可，另一個(gè)可以忽略4、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5、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對(duì)總體具有較好的代表性，同時(shí)又能降低抽樣誤差？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)銷售額的分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.柱狀圖適合比較不同類別之間的數(shù)量差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.餅圖能夠清晰地顯示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系，但不適合數(shù)據(jù)類別過多的情況D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大7、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林8、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)9、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是10、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)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)的銷售額及其隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.箱線圖12、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，除了預(yù)測(cè)未來值，還可以進(jìn)行季節(jié)性分析。假設(shè)我們有一個(gè)銷售數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，顯示出明顯的季節(jié)性特征，以下哪種方法可以用于提取和分析季節(jié)性成分？（）A.季節(jié)指數(shù)法B.移動(dòng)平均季節(jié)分解法C.加法模型D.以上都是13、在對(duì)一家餐廳的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如菜品銷售數(shù)量、顧客評(píng)價(jià)、營(yíng)業(yè)時(shí)間段等，以制定營(yíng)銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對(duì)餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營(yíng)業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是14、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15、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)果二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是圖數(shù)據(jù)分析，說明其在交通網(wǎng)絡(luò)、社交關(guān)系等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和常用算法，并舉例分析。2、（本題5分）分類算法在數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用，如樸素貝葉斯分類、支持向量機(jī)等。請(qǐng)比較這兩種分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，說明其在數(shù)據(jù)有限情況下的作用，并列舉至少兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法和適用場(chǎng)景。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在能源智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)分析有助于優(yōu)化電力分配和提高電網(wǎng)穩(wěn)定性。以某地區(qū)的智能電網(wǎng)為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)電力需求、監(jiān)控電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)、進(jìn)行故障診斷和預(yù)警，以及如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行。2、（本題5分）電商平臺(tái)的用戶評(píng)論包含豐富的信息。以某知名電商平臺(tái)為例，分析如何運(yùn)用文本挖掘和情感分析技術(shù)從用戶評(píng)論中提取有價(jià)值的見解，如產(chǎn)品優(yōu)缺點(diǎn)、用戶需求和期望，以及如何將這些信息反饋給產(chǎn)品研發(fā)和客服部門以改進(jìn)服務(wù)。3、（本題5分）在汽車行業(yè)，車輛的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)和售后維修數(shù)據(jù)等不斷增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如質(zhì)量問題追溯、客戶需求洞察等，提升汽車產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)整合難度大、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈和技術(shù)更新?lián)Q代快方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。4、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行成本控制、預(yù)算規(guī)劃和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。5、（本題5分）在金融衍生品的定價(jià)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和數(shù)學(xué)模型確定合理的價(jià)格，管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）一家手機(jī)制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)，包括型號(hào)、顏色、配置、銷售地區(qū)、銷售數(shù)量等。研究各地區(qū)對(duì)不同型號(hào)和配置手機(jī)的偏好差異以及