黑龙江工程学院《数据分析技术》2023-2024学年期末试卷

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《数据分析技术》2023-2024学年期末试卷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、数据分析中，数据挖掘的过程包括多个步骤。以下关于数据挖掘过程的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘的过程包括数据准备、数据挖掘、结果解释和评估等步骤。B.数据准备阶段包括数据清洗、数据集成和数据转换等工作。C.数据挖掘阶段可以使用多种算法和技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等。D.数据挖掘的结果不需要进行解释和评估，直接应用于实际问题即可。2、数据分析中，数据挖掘算法的性能可以通过多种指标进行评估。以下关于数据挖掘算法性能评估指标的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘算法的性能可以通过准确率、召回率、F1值等指标进行评估。B.数据挖掘算法的性能评估指标应根据具体的问题和数据特点来选择。C.数据挖掘算法的性能评估指标只需要考虑算法的准确性，其他因素可以忽略不计。D.数据挖掘算法的性能评估应在不同的数据集上进行测试，以确保结果的可靠性。3、当分析一组时间序列数据时，发现数据存在明显的季节性波动。为了消除季节性影响，应该采用哪种方法？（）A.移动平均B.指数平滑C.季节指数法D.线性回归4、在数据分析中，若要研究多个变量之间的非线性关系，以下哪种方法可能会被采用？（）A.多项式回归B.岭回归C.套索回归D.以上都有可能5、当处理高维度的数据时，以下哪种方法可以用于特征选择？（）A.过滤式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上都是6、对于一个不平衡的数据集，若要通过采样方法来平衡数据，以下哪种采样策略可能会导致过拟合？（）A.随机过采样B.随机欠采样C.SMOTE采样D.以上都有可能7、在数据分析中，数据质量评估是确保数据可靠性的重要手段。以下关于数据质量评估的说法中，错误的是？（）A.数据质量评估可以使用多种指标，如准确性、完整性、一致性等。B.数据质量评估可以通过手动检查和自动化工具相结合的方式进行。C.数据质量评估应定期进行，及时发现和解决数据质量问题。D.数据质量评估只需要在数据进入数据仓库之前进行，之后就不需要再进行评估了。8、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9、在数据库中，以下哪种数据类型适合存储大量的文本数据？（）A.INTB.FLOATC.VARCHARD.DATE10、在数据分析中，数据挖掘的算法有很多，其中决策树是一种常用的算法。以下关于决策树的描述中，错误的是？（）A.决策树可以用于分类和回归问题。B.决策树的构建过程是自顶向下的。C.决策树的叶子节点表示最终的分类结果或预测值。D.决策树的算法复杂度较低，适用于大规模数据集。11、在数据分析中，数据质量问题的根源可能来自多个方面。以下关于数据质量问题根源的说法中，错误的是？（）A.数据质量问题可能源于数据采集过程中的错误和不规范。B.数据质量问题可能由于数据存储和管理不善导致。C.数据质量问题可能是由于数据分析方法不当引起的。D.数据质量问题只与数据本身有关，与数据处理的过程和人员无关。12、在数据分析中，若要比较多个总体的均值是否相等，以下哪种方法较为常用？（）A.方差分析B.多重比较C.假设检验D.以上都是13、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14、在进行数据分析时，若要研究某电商平台用户的购买行为与年龄、性别、地域等因素的关系，以下哪种分析方法最为合适？（）A.描述性统计分析B.相关性分析C.回归分析D.因子分析15、假设要分析某产品在不同地区的销售情况，同时考虑地区的经济发展水平和人口密度等因素，以下哪种分析方法较为合适？（）A.方差分析B.多元回归分析C.因子分析D.对应分析16、在数据分析中，以下哪种情况可能导致多重共线性问题？（）A.自变量之间存在高度的线性相关B.自变量与因变量之间存在非线性关系C.样本量过小D.数据存在异常值17、当需要对数据进行标准化处理时，以下哪个公式是常用的？（）A.（x-μ）/σB.x/max(x)C.（x-min(x)）/（max(x)-min(x)）D.以上都是18、在数据挖掘中，以下哪种算法常用于图像识别和语音识别？（）A.深度学习算法B.决策树算法C.聚类算法D.关联规则算法19、对于一个不平衡的数据集（某一类别的样本数量远多于其他类别），以下哪种处理方法可能会提高模型性能？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络D.以上都是20、在数据分析中，数据分析的流程包括多个步骤，其中问题定义是第一个步骤。以下关于问题定义的描述中，错误的是？（）A.问题定义应该明确数据分析的目的和需求。B.问题定义应该考虑数据的可用性和可获取性。C.问题定义应该确定数据分析的方法和工具。D.问题定义可以根据需要进行调整和修改，以适应不同的情况。二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）简述数据分析师如何与利益相关者进行有效的沟通，以确保数据分析结果得到正确理解和应用，包括沟通技巧和注意事项。2、（本题10分）解释什么是神经架构搜索（NAS），说明其在自动寻找最优模型架构中的应用和原理，并举例分析。3、（本题10分）在数据分析中，如何处理类别不平衡的多分类问题？请说明常见的处理方法和策略，并举例说明在实际应用中的效果。4、（本题10分）在进行回归分析时，如何判断模型的拟合优度？解释常用的评估指标如R平方值的含义和作用，并说明如何改进拟合不好的模型。三、案例分析题（本大题共2个小题