中國礦業(yè)大學(xué)（北京）《誤差理論及數(shù)據(jù)處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國礦業(yè)大學(xué)（北京）《誤差理論及數(shù)據(jù)處理》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控3、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)，需要從歷史價(jià)格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時(shí)間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)4、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問題的實(shí)際情況無關(guān)D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性5、對于一個(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少數(shù)類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測股票價(jià)格的未來走勢，以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.移動(dòng)平均法可以平滑數(shù)據(jù)，去除短期波動(dòng)，突出長期趨勢B.指數(shù)平滑法能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重對未來進(jìn)行預(yù)測，近期數(shù)據(jù)的權(quán)重通常較大C.自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型可以捕捉時(shí)間序列的線性和季節(jié)性特征D.時(shí)間序列分析能夠準(zhǔn)確預(yù)測股票價(jià)格的未來值，不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來源和流向。假設(shè)要追蹤一個(gè)分析報(bào)告中數(shù)據(jù)的演變過程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過程，無法進(jìn)行血緣追蹤B.簡單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來源，不考慮整個(gè)流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍D.認(rèn)為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對數(shù)據(jù)分析沒有幫助8、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)9、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)，假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫來支持決策制定。以下哪個(gè)設(shè)計(jì)原則可能對于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢性能至關(guān)重要？（）A.規(guī)范化設(shè)計(jì)，減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲(chǔ)，提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫，直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結(jié)果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設(shè)要通過可視化探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.散點(diǎn)圖可以直觀地顯示兩個(gè)變量之間的線性或非線性關(guān)系B.熱力圖可以用于展示兩個(gè)變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計(jì)分析和建模D.可以通過不斷調(diào)整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測房價(jià)的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡化模型12、當(dāng)分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶訪問數(shù)據(jù)，包括頁面瀏覽量、停留時(shí)間、跳出率等，以改進(jìn)網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)和布局設(shè)計(jì)。為了確定哪些頁面需要重點(diǎn)優(yōu)化，以下哪個(gè)指標(biāo)可能是最有價(jià)值的？（）A.頁面瀏覽量B.平均停留時(shí)間C.跳出率D.以上都是13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，一定唯一D.對于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置14、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C.空間數(shù)據(jù)分析只適用于宏觀尺度的研究，如國家或省份層面，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)系對數(shù)據(jù)分析的影響15、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的來源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場趨勢的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異，需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合16、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(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17、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，如果兩個(gè)商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個(gè)商品經(jīng)常被同時(shí)購買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個(gè)商品很少被同時(shí)購買，但一旦同時(shí)購買，關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實(shí)際意義D.無法得出明確的結(jié)論18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設(shè)我們要對一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，避免不同量級數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以隨意進(jìn)行D.對于離群點(diǎn)，可以采用截?cái)嗷騑insorize等方法進(jìn)行處理19、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于含有大量缺失值的數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法不一定合適？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值C.通過建立模型來預(yù)測缺失值D.對缺失值不做任何處理20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能有效描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生考試成績的集中趨勢和離散程度，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用平均數(shù)來描述成績的集中趨勢，忽略中位數(shù)和眾數(shù)B.用方差衡量離散程度，但不考慮標(biāo)準(zhǔn)差C.同時(shí)采用平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)來描述集中趨勢，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，不考慮其適用場景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋層次聚類算法的原理和步驟，說明其與其他聚類算法的區(qū)別和適用場景，并舉例說明其在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋生存分析的概念和應(yīng)用場景，說明其主要的分析方法和指標(biāo)，如生存函數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)等。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和知識體系，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程、業(yè)務(wù)理解等方面，并說明如何不斷提升這些能力。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線健身課程平臺擁有課程銷售數(shù)據(jù)、用戶鍛煉目標(biāo)、課程完成率等。設(shè)計(jì)更有效的健身課程和激勵(lì)機(jī)制。2、（本題5分）某社交媒體平臺記錄了用戶的登錄時(shí)間、發(fā)布內(nèi)容類型、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù)。研究用戶的活躍時(shí)間段和內(nèi)容偏好，為平臺優(yōu)化功能和推薦內(nèi)容提供依據(jù)。3、（本題5分）某智能家居公司掌握了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、用戶使用習(xí)慣、售后反饋等。改進(jìn)產(chǎn)品功能和服務(wù)，滿足用戶對智能家居的需求。4、（本題5分）一家在線教育機(jī)構(gòu)積累了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時(shí)長、考試成績等數(shù)據(jù)。探討學(xué)生的學(xué)習(xí)行為與成績之間的關(guān)系，為優(yōu)化課程設(shè)計(jì)和教學(xué)方法提供支持。5、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺收集了