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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页贵州财经大学《数据描述与可视化》
2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共15个小题,每小题1分,共15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、在数据分析中,若要检验数据是否来自于某个特定的分布,应使用哪种检验方法?()A.卡方拟合优度检验B.Kolmogorov-Smirnov检验C.Shapiro-Wilk检验D.以上都是2、在数据分析中,数据安全是一个重要的问题。以下关于数据安全的描述中,错误的是?()A.数据安全包括数据的保密性、完整性和可用性等方面B.数据安全问题可能会导致数据泄露、篡改和丢失等后果C.提高数据安全可以通过加密、备份和访问控制等方法来实现D.数据安全只与数据的存储和传输有关,与数据分析的过程无关3、在数据分析的社交网络分析中,假设要研究一个社交平台上用户之间的关系和信息传播。以下哪个指标或概念对于理解网络结构和影响力可能是重要的?()A.度中心性,衡量节点的连接数量B.介数中心性,反映节点在路径中的重要性C.接近中心性,体现节点与其他节点的接近程度D.不考虑网络结构,只关注用户发布的内容4、在数据分析中,数据隐私和安全是需要关注的重要问题。假设要处理包含个人敏感信息的数据,以下关于数据隐私和安全的描述,哪一项是不准确的?()A.可以采用数据加密技术对敏感数据进行加密存储和传输,保护数据的机密性B.匿名化和脱敏处理可以在一定程度上保护个人隐私,但需要注意处理方法的合理性C.只要数据在企业内部使用,就不需要考虑数据隐私和安全的问题D.遵守相关的法律法规和行业规范,是保障数据隐私和安全的基本要求5、在进行数据分析时,需要选择合适的评估指标来衡量模型的性能。假设要评估一个分类模型的效果,以下关于评估指标的描述,哪一项是不准确的?()A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例,但在类别不平衡的情况下可能不准确B.召回率衡量了正类样本被正确预测的比例,适用于关注正类样本的情况C.F1值综合了准确率和召回率,是一个较为平衡的评估指标,但计算较为复杂D.评估指标的选择只取决于数据的特点,与模型的类型和应用场景无关6、在数据分析中,数据清洗是重要的前置步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集,其中存在缺失值、错误数据和重复记录。以下关于数据清洗方法的描述,正确的是:()A.直接删除包含缺失值的记录,以快速简化数据集B.对于错误数据,可以根据经验进行手动修正,无需考虑数据的分布和规律C.使用均值或中位数来填充缺失值,不考虑数据的特征和潜在影响D.采用合适的算法和工具,识别并处理重复记录、缺失值和错误数据,同时考虑数据的特点和业务需求7、假设要从多个数据分析模型中选择最优的一个,以下关于模型选择的描述,正确的是:()A.选择模型参数最多的那个,因为它更复杂,性能更好B.根据训练集上的表现来选择模型,无需考虑测试集C.综合考虑模型的复杂度、准确性和泛化能力来做出选择D.只要模型在某个特定指标上表现出色,就选择该模型8、假设要分析两个变量之间的因果关系,以下关于因果分析方法的描述,正确的是:()A.相关性强就意味着存在因果关系B.格兰杰因果检验可以确定变量之间的单向或双向因果关系C.观察两个变量的变化趋势就能判断因果关系D.不需要考虑其他潜在因素的影响,直接得出因果结论9、假设要分析一个市场调研数据集,了解消费者对不同品牌、产品特性和价格的偏好。在设计调查问卷和收集数据时,以下哪个原则可能是最重要的,以确保数据的质量和有效性?()A.问题的清晰性和简洁性B.尽量多设置问题以获取更多信息C.引导消费者给出特定答案D.不考虑消费者的反馈10、数据挖掘在发现隐藏在数据中的模式和知识方面发挥着重要作用。假设要从一个电商网站的用户购买记录中挖掘潜在的消费模式,以下关于数据挖掘的描述,哪一项是不正确的?()A.关联规则挖掘可以发现经常一起购买的商品组合B.分类算法可以预测新用户可能感兴趣的商品类别C.数据挖掘的结果总是准确无误的,可以直接用于决策,无需进一步验证D.聚类分析可以将用户分为具有相似购买行为的不同群体11、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12、在数据挖掘中,关联规则挖掘是一种常见的方法。以下关于关联规则的描述,正确的是:()A.关联规则只能用于发现商品之间的购买关联B.支持度表示同时购买两种商品的顾客比例C.置信度越高,说明规则的可靠性越强D.提升度小于1时,表示两种商品存在负相关关系13、对于数据分析中的关联规则挖掘,假设要从超市的销售数据中发现商品之间的购买关联,例如哪些商品经常一起被购买。以下哪种关联规则挖掘算法可能会产生更有价值的结果?()A.Apriori算法,基于频繁项集挖掘B.FP-Growth算法,提高挖掘效率C.Eclat算法,基于垂直数据格式D.不进行关联规则挖掘,依靠直觉判断商品关联14、在数据分析中,选择合适的数据分析方法至关重要。关于描述性统计分析和推断性统计分析,以下叙述不正确的是()A.描述性统计分析主要用于对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和总结B.推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行估计和假设检验C.描述性统计分析只能提供数据的基本信息,对于深入了解数据的内在规律和关系作用有限D.在实际应用中,通常先进行描述性统计分析,然后根据研究目的和数据特点选择是否进行推断性统计分析15、在数据分析中,数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集,其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。为了得到高质量、准确且可用的数据,以下哪种数据清洗方法通常是首先考虑的?()A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用合适的方法填充缺失值,例如使用均值、中位数或其他统计值C.对重复记录进行随机选择保留D.忽略数据中的问题,直接进行分析二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)在处理医疗影像数据时,常用的数据分析方法和技术有哪些?解释病灶检测、图像分割等概念,并举例说明应用。2、(本题5分)简述数据库查询语言(如SQL)在数据分析中的作用和基本操作,举例说明如何使用SQL进行数据筛选、聚合和关联。3、(本题5分)阐述数据分析中的特征选择中的Wrapper方法和Filter方法的区别和适用场景,并举例说明在实际项目中的应用。4、(本题5分)描述在数据分析中,如何进行模型的部署和上线,包括模型的转换、优化和监控等关键步骤。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在体育领域,运动员的训练数据、比赛数据等不断丰富。详细论述如何利用数据分析,例如运动员表现评估、战术分析等,为运动员的训练和比赛提供科学依据,提升体育团队的竞技水平,同时分析在数据采集设备准确性、数据解读专业性和体育赛事特殊性方面的挑战及解决办法。2、(本题5分)电商仓储管理中,如何借助数据分析来优化库存布局、提高拣货效率和降低仓储成本?请深入探讨数据分析在仓储管理中的具体应用和效果评估方法。3、(本题5分)金融科技公司在创新金融服务时需要依靠数据分析。以某金融科技企业为例,分析如何运用数据分析来开发新的金融产品、评估风险、优化用户体验,以及如何应对金融监管和数据合规方面的要求。4、(本题5分)在医疗影像数据分析中,如何运用深度学习技术辅助疾病诊断,提高诊断的准确性和效率,减轻医生的工作负担。5、(本题5分)在农业保险领域,数据分析可以帮助合理定价和防范欺诈。以某农业保险公司为例,讨论如何运用数据分析来评估农作物风险、确定保险费率、识别欺诈行为,以及如何与农业部门和气象数据合作提高风险评估的准确性。四、案例分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)某在线音乐平台保存了用户的听歌记录、收藏歌曲、创建歌单等数据。研究如何根据这些数据进行个性化的音乐推荐和版权采购决策。2、(本题10分)某电
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