北京邮电大学《数值分析课程设计》2022-2023学年期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页北京邮电大学

《数值分析课程设计》2022-2023学年期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在进行数据分析时，若要研究不同地区消费者对某一产品的购买意愿差异，以下哪种数据分析方法最为适用？（）A.描述性统计分析B.相关性分析C.方差分析D.回归分析2、在数据分析中，数据可视化常常用于呈现复杂的数据关系。以下关于数据可视化工具的说法中，错误的是？（）A.Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，可连接多种数据源进行分析和展示。B.PowerBI具有直观的界面和丰富的可视化图表类型，适合企业级数据分析。C.Excel只能进行简单的数据可视化，对于大规模数据分析不够实用。D.数据可视化工具的选择只取决于个人喜好，与数据类型和分析需求无关。3、在数据分析中，数据预处理是必不可少的步骤。以下关于数据预处理的说法中，错误的是？（）A.数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等多个环节。B.数据预处理的目的是提高数据的质量，为后续分析提供更好的数据基础。C.数据预处理可以使用自动化工具和算法，也可以手动进行处理。D.数据预处理只需要在数据分析的开始阶段进行，一旦完成就不需要再进行调整。4、在进行数据可视化时，若要展示数据的分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.箱线图D.饼图5、对于一个包含时间戳的数据，若要按照时间顺序进行分组并计算每组的统计量，以下哪种方法在Python中较为便捷？（）A.使用pd.Grouper函数B.自定义函数进行分组C.先对时间戳进行排序，再进行分组D.以上方法都可行6、在数据分析中，数据可视化的原则有很多，其中简洁明了是一个重要的原则。以下关于简洁明了的描述中，错误的是？（）A.简洁明了的可视化图表可以让读者更容易理解数据的含义。B.简洁明了的可视化图表应该避免使用过多的颜色和装饰。C.简洁明了的可视化图表可以通过减少数据的维度和细节来实现。D.简洁明了的可视化图表只适用于简单的数据展示，对于复杂的数据无法处理。7、在数据挖掘中，以下哪种方法可以用于处理高维度稀疏数据？（）A.降维处理B.增加样本量C.采用复杂的模型D.忽略稀疏数据8、在数据仓库中，以下哪种技术可以用于数据清洗和转换？（）A.ETL工具B.OLAP工具C.数据挖掘工具D.数据库管理系统9、某数据分析项目需要对大量文本数据进行情感分析。以下哪种技术常用于文本情感分析？（）A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.词袋模型10、在数据挖掘中，以下哪种算法可以用于处理具有层次结构的数据？（）A.层次聚类算法B.凝聚层次聚类算法C.分裂层次聚类算法D.以上都是11、在数据库中，视图的作用是？（）A.提高数据的安全性B.简化复杂的查询C.节省存储空间D.以上都是12、在进行数据可视化时，以下哪种情况适合使用折线图？（）A.展示数据的分布B.比较不同类别之间的数据C.展示数据随时间的变化趋势D.显示数据的占比关系13、在进行数据可视化时，以下哪种情况可能导致信息传达不准确？（）A.坐标轴刻度不均匀B.图表标题不清晰C.数据标签缺失D.以上都是14、在数据分析中，数据预处理的步骤有很多，其中数据清理是一个重要的步骤。以下关于数据清理的描述中，错误的是？（）A.数据清理可以去除数据中的噪声和异常值。B.数据清理可以填补数据中的缺失值。C.数据清理可以统一数据的格式和单位。D.数据清理可以增加数据的数量和多样性。15、在数据挖掘中，以下哪种算法常用于对客户进行分类，以实现精准营销？（）A.决策树算法B.关联规则算法C.神经网络算法D.遗传算法16、在数据分析中，数据质量是一个关键问题。以下关于数据质量的描述中，错误的是？（）A.数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面。B.数据质量问题可能会导致数据分析结果的错误和不可靠。C.提高数据质量可以通过数据清洗、数据验证和数据监控等方法来实现。D.数据质量只与数据的来源有关，与数据分析的方法和工具无关。17、在进行数据分析时，如果需要对数据进行降维并保留数据的主要特征，以下哪种方法基于矩阵分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.独立成分分析D.以上都是18、在数据库中，若要实现多表之间的关联查询，以下哪种连接方式较为常用？（）A.内连接B.外连接C.交叉连接D.自然连接19、在数据库设计中，以下哪个原则有助于提高数据库的性能和可扩展性？（）A.规范化B.反规范化C.减少冗余D.增加索引20、在数据可视化中，以下哪种图表适合展示多个变量之间的相关性？（）A.热力图B.雷达图C.气泡图D.桑基图二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）描述数据挖掘中的推荐系统的工作原理和常见算法，如协同过滤、基于内容的推荐等，并举例说明在电商平台中的应用。2、（本题10分）在数据可视化中，如何设计有效的颜色方案来传达数据信息？请说明颜色选择的原则和注意事项，并举例说明不同颜色方案的效果。3、（本题10分）简述贝叶斯分类算法的原理和特点，举例说明其在不确定性情况下的分类优势，并与其他常见分类算法进行比较。4、（本题10分）阐述数据挖掘中的图像挖掘，包括图像分类、目标检测等，说明其技术和应用场景。三、案例分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10