河北民族師范學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)河北民族師范學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)及應(yīng)用》

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20個(gè)小題，每小題2分，共40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)庫(kù)管理中，當(dāng)多個(gè)用戶(hù)同時(shí)對(duì)同一數(shù)據(jù)表進(jìn)行操作時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，通常會(huì)采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)備份B.事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.索引優(yōu)化2、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(guò)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(hù)的購(gòu)買(mǎi)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(mǎi)的商品組合B.應(yīng)用決策樹(shù)算法進(jìn)行分類(lèi)，預(yù)測(cè)客戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某類(lèi)商品C.利用聚類(lèi)分析將客戶(hù)分為不同的群體，基于群體特征進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)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3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集。假設(shè)在一個(gè)超市購(gòu)物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購(gòu)買(mǎi)。如果要進(jìn)一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)用性，以下哪個(gè)步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類(lèi)到分析中B.考慮商品的促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)購(gòu)買(mǎi)行為的影響C.分析不同時(shí)間段的購(gòu)買(mǎi)模式差異D.以上步驟都可能有幫助4、當(dāng)分析一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動(dòng)。為了消除季節(jié)性影響，應(yīng)該采用哪種方法？（）A.移動(dòng)平均B.指數(shù)平滑C.季節(jié)指數(shù)法D.線(xiàn)性回歸5、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個(gè)大型電商網(wǎng)站的用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)記錄中挖掘出用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時(shí)更有可能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類(lèi)算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法6、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，以制定營(yíng)銷(xiāo)策略。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷(xiāo)售額最高的產(chǎn)品，通過(guò)簡(jiǎn)單排序就能實(shí)現(xiàn)B.為了預(yù)測(cè)未來(lái)銷(xiāo)售趨勢(shì)，應(yīng)該使用時(shí)間序列分析方法C.分析客戶(hù)地域分布對(duì)銷(xiāo)售的影響時(shí)，無(wú)需考慮其他因素D.要評(píng)估不同營(yíng)銷(xiāo)渠道的效果，只需比較銷(xiāo)售額的大小7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過(guò)手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了8、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線(xiàn)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9、當(dāng)分析一個(gè)在線(xiàn)教育平臺(tái)的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，比如學(xué)習(xí)時(shí)間、課程完成率、作業(yè)得分等，以評(píng)估教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。由于學(xué)生的個(gè)體差異較大，為了進(jìn)行公平和準(zhǔn)確的分析，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組比較B.只關(guān)注優(yōu)秀學(xué)生的數(shù)據(jù)C.忽略學(xué)習(xí)困難學(xué)生的數(shù)據(jù)D.不做任何特殊處理10、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11、在數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)模型選擇中，假設(shè)數(shù)據(jù)具有非線(xiàn)性和復(fù)雜的特征，且樣本數(shù)量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現(xiàn)更出色？（）A.決策樹(shù)集成模型，如隨機(jī)森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅(jiān)持使用簡(jiǎn)單的線(xiàn)性模型12、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(shuō)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13、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，即某些類(lèi)別樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的調(diào)整，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.直接使用常規(guī)的分類(lèi)算法，不做特殊處理B.對(duì)少數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量C.對(duì)多數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化14、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因，根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有任何影響，無(wú)需關(guān)注15、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)？（）A.決策樹(shù)算法B.聚類(lèi)算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法16、在對(duì)一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如員工的績(jī)效評(píng)估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等，以找出影響員工績(jī)效的因素，并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系？（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類(lèi)別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等18、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過(guò)擬合和欠擬合是常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型，以下關(guān)于防止過(guò)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(guò)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19、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)要展示一個(gè)公司在過(guò)去十年中不同產(chǎn)品的銷(xiāo)售額變化趨勢(shì)，同時(shí)要對(duì)比不同地區(qū)的銷(xiāo)售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線(xiàn)圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線(xiàn)圖20、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.以上都不是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）分類(lèi)算法在數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用，如樸素貝葉斯分類(lèi)、支持向量機(jī)等。請(qǐng)比較這兩種分類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的緩慢變化維的處理方法，如直接覆蓋、添加新行等，并說(shuō)明如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的處理方式。3、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)融合，說(shuō)明其在多源數(shù)據(jù)整合中的重要性，并列舉至少兩種數(shù)據(jù)融合的方法和應(yīng)用場(chǎng)景。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某旅游預(yù)訂平臺(tái)收集了用戶(hù)的行程變更數(shù)據(jù)、特殊需求、目的地天氣變化等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提供更貼心的應(yīng)急服務(wù)和行程調(diào)整建議。2、（本題5分）某電商平臺(tái)積累了不同品類(lèi)商品的退貨數(shù)據(jù)、用戶(hù)評(píng)價(jià)、商品描述等。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)降低退貨率和提高商品描述的準(zhǔn)確性。3、（本題5分）一家連鎖書(shū)店記錄了各門(mén)店的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包含圖書(shū)類(lèi)別、作者、銷(xiāo)量、價(jià)格、促銷(xiāo)方式等。研究不同作者的圖書(shū)在不同促銷(xiāo)方式下的銷(xiāo)售表現(xiàn)。4、（本題5分）一家連鎖書(shū)店的文學(xué)作品區(qū)域記錄了銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包括作品體裁、作者國(guó)籍、銷(xiāo)量、價(jià)格、讀者年齡等。研究不同體裁和作者國(guó)籍的文學(xué)作品在不同年齡讀者中的銷(xiāo)售情況。5、（本題5分）某在線(xiàn)英語(yǔ)繪本閱讀平臺(tái)收集了用戶(hù)閱讀數(shù)據(jù)、繪本難度評(píng)價(jià)、孩子興趣反饋等。推薦適合不同年齡段孩子的英語(yǔ)繪本。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共2