江苏海洋大学《数值模拟技术》2021-2022学年期末试卷

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《数值模拟技术》2021-2022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、在处理时间序列数据时，如果需要预测未来多个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型2、数据分析中，数据可视化的作用不仅仅是美观。以下关于数据可视化作用的说法中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势。B.数据可视化可以提高数据分析的效率，减少分析时间和成本。C.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力，使分析结果更容易被接受。D.数据可视化只是为了让数据分析报告看起来更漂亮，对分析结果没有实质性的帮助。3、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（）A.特征选择B.样本数量C.数据的缺失值D.计算资源的大小4、在进行时间序列分析时，如果数据存在明显的长期趋势和季节性变动，以下哪种模型较为适用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是5、对于一个包含大量数值型数据的数据集，在进行数据分析之前，需要判断数据是否符合正态分布。以下哪种方法常用于检验数据的正态性？（）A.Q-Q图B.卡方检验C.t检验D.F检验6、在进行数据分析时，如果数据分布呈现右偏态，以下哪种统计量更能代表数据的集中趋势？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差7、在数据分析中，数据抽样的方法有很多，其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中，错误的是？（）A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性。B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度。C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性。D.随机抽样只适用于大规模数据集，对于小数据集无法使用。8、在数据仓库的建设中，以下哪个步骤是在数据清洗之后进行的？（）A.数据集成B.数据转换C.数据加载D.数据建模9、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10、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11、当分析数据的变异性时，以下哪个统计量可以反映数据的离散程度？（）A.极差B.四分位差C.标准差D.以上都是12、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。13、在数据分析中，数据可视化的方法有很多，其中柱状图是一种常用的图表类型。以下关于柱状图的描述中，错误的是？（）A.柱状图可以用来比较不同类别之间的数据大小。B.柱状图可以显示数据的分布情况和趋势。C.柱状图的柱子宽度应该根据数据的数量进行调整。D.柱状图的柱子颜色可以根据需要进行选择和设置。14、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15、对于一个具有多个特征的数据集，若要进行特征缩放，以下哪种方法可以将特征值映射到特定的区间？（）A.最小-最大缩放B.标准化C.正则化D.以上都是16、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17、在数据库中，若要保证数据的安全性，以下哪种措施是必要的？（）A.用户认证B.权限管理C.数据加密D.以上都是18、在数据分析中，若要评估一个预测模型的准确性，以下哪个指标是常用的？（）A.均方误差B.标准差C.偏度D.峰度19、在数据挖掘中，Apriori算法常用于挖掘频繁项集。以下关于Apriori算法的描述，正确的是？（）A.它是一种无监督学习算法B.它只能处理数值型数据C.它的计算复杂度较低D.它需要事先指定频繁项集的支持度阈值20、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.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）在处理能源数据时，常用的数据分析方法和技术有哪些？解释能源消耗预测、智能电网优化等概念，并举例说明应用。2、（本题10分）解释数据分析中的偏差和方差的概念，说明它们对模型性能的影响，并阐述如何在模型训练中平衡偏差和方差。3、（本题10分）简述数据挖掘中的隐私保护问题，介绍应对隐私泄露风险的技术和策略，如差分隐私、同态加密等。4、（本题10分）在进行数据分析时，如何处理数据的时空相关性？阐述时空数据分析的方法和应用，并举例说明。三、案例分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）某网约车平台的无障碍服务