成都锦城学院《数据分析与应用》2023-2024学年期末试卷

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《数据分析与应用》2023-2024学年期末试卷题号一二三总分得分一、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、在进行数据预处理时，以下哪种方法可以用于数据规范化？（）A.最小-最大规范化B.零-均值规范化C.小数定标规范化D.以上都是2、假设我们要预测未来一段时间内的股票价格，以下哪种数据分析方法可能不太适用？（）A.时间序列分析B.线性回归C.聚类分析D.神经网络3、在数据挖掘中，以下哪种算法可以用于特征选择？（）A.随机森林B.决策树C.朴素贝叶斯D.以上都是4、当分析数据的空间分布特征时，以下哪种可视化方法可能会被使用？（）A.地图B.三维图C.等高线图D.以上都是5、在进行数据分析时，如果需要对数据进行标准化处理以消除量纲的影响，以下哪种方法在Python中常用？（）A.StandardScaler类B.MinMaxScaler类C.Normalizer类D.以上都是6、对于一个包含分类变量和数值变量的数据集，若要进行关联规则挖掘，以下哪种方法较为合适？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是7、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8、对于一个具有时间序列特征的数据集合，若要进行预测，以下哪种模型可能会考虑时间的滞后效应？（）A.自回归移动平均模型B.支持向量回归模型C.随机森林回归模型D.以上都可能9、在数据分析中，数据挖掘的挑战有很多，其中数据质量问题是一个重要的挑战。以下关于数据质量问题的描述中，错误的是？（）A.数据质量问题可能会导致数据挖掘结果的错误和不可靠。B.数据质量问题可以通过数据清洗和验证等方法来解决。C.数据质量问题只与数据的来源有关，与数据挖掘的算法和技术无关。D.数据质量问题需要在数据挖掘的整个过程中进行关注和处理。10、在进行数据分析时，如果需要对多个变量进行主成分分析，以下哪个软件或库提供了较为方便的实现？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn库D.以上都是11、在数据分析中，数据可视化是重要的环节。若要展示不同年龄段人群的收入分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.饼图C.箱线图D.柱状图12、在数据仓库中，维度表和事实表的关系是？（）A.一对一B.一对多C.多对一D.多对多13、数据分析过程中，数据清洗是重要的环节。以下关于数据清洗目的的说法中，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量，为后续分析提供可靠基础。B.统一数据格式和单位，使不同来源的数据能够进行有效的整合和比较。C.数据清洗可以增加数据的数量，从而提高数据分析结果的准确性。D.修复数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免因缺失数据而影响分析结果。14、当处理具有层次结构的数据时，以下哪种数据存储方式较为合适？（）A.关系型数据库B.文档型数据库C.图数据库D.列式数据库15、对于一个高维度的数据集，若要快速找到与给定数据点最相似的k个数据点，以下哪种算法效率较高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.层次聚类算法16、在数据分析中，数据仓库的设计和实现需要考虑多个因素，其中数据粒度是一个重要的因素。以下关于数据粒度的描述中，错误的是？（）A.数据粒度是指数据的详细程度和汇总程度。B.数据粒度越细，数据的存储和管理成本越高。C.数据粒度越粗，数据的查询和分析效率越高。D.数据粒度的选择只取决于数据的类型和规模，与数据分析的需求无关。17、在数据预处理阶段，若发现数据中存在大量缺失值，以下哪种处理方法较为合适？（）A.直接删除含缺失值的记录B.用均值或中位数填充缺失值C.根据其他变量推测缺失值D.以上方法均可18、在数据分析中，数据挖掘是一种高级的技术。以下关于数据挖掘的描述中，错误的是？（）A.数据挖掘可以从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。B.数据挖掘可以使用机器学习算法进行数据的分类、聚类和预测。C.数据挖掘需要专业的技术和知识，对于普通用户来说难以掌握。D.数据挖掘的结果一定是准确无误的，可以直接用于决策。19、在数据挖掘中，以下哪种算法可以用于发现数据中的异常模式？（）A.IsolationForest算法B.LocalOutlierFactor算法C.One-ClassSVM算法D.以上都是20、在数据挖掘的关联规则挖掘中，以下哪个指标用于衡量规则的有效性和实用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）解释在大数据环境下，数据的实时处理和离线处理的区别，说明各自的适用场景和常用技术，并举例说明。2、（本题10分）异常检测在数据分析中具有重要意义，请阐述常见的异常检测算法，如基于统计的方法、基于距离的方法等的原理和应用场景。3、（本题10分）在进行时间序列预测时，如何考虑外部因素的影响？请举例说明如何将外部因素纳入预测模型中。4、（本题10分）阐述数据挖掘中的异常检测在网络安全中的应用，说明如何通过异常检测发现网络攻击和异常行为。三、案例分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）某在线教育平台收集了不同年龄段学生的学习行为数据