吉林师范大学博达学院《数据可视化实现》2021-2022学年第一学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页吉林师范大学博达学院《数据可视化实现》

2021-2022学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、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、在数据分析中，时间序列分析用于处理具有时间顺序的数据。假设我们要分析股票价格的历史数据。以下关于时间序列分析的描述，哪一项是错误的？（）A.可以使用移动平均等方法对时间序列进行平滑处理，去除噪声B.自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）可以用于预测时间序列的未来值C.时间序列数据一定是平稳的，不需要进行平稳性检验D.可以结合多种时间序列模型，提高预测的准确性2、在数据分析中，深度学习模型在处理复杂数据方面表现出色。假设我们要使用深度学习进行图像识别。以下关于深度学习在数据分析中的描述，哪一项是错误的？（）A.卷积神经网络（CNN）是常用于图像识别的深度学习模型B.深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源C.深度学习模型的训练过程简单，不需要进行调优和优化D.深度学习可以与传统的数据分析方法结合，提高分析效果3、在处理大规模数据时，分布式计算框架能够提高计算效率。假设我们有海量的用户行为数据需要进行分析，以下哪个分布式计算框架在处理这种数据时可能具有优势？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是4、在数据分析中的分类算法评估指标中，以下关于准确率和召回率的说法，不正确的是（）A.准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例B.召回率是指被正确分类的正例样本数占实际正例样本数的比例C.在某些情况下，准确率和召回率可能存在矛盾，需要根据具体问题权衡二者的重要性D.为了综合评估分类算法的性能，只需要关注准确率和召回率其中一个指标即可，另一个可以忽略5、关于数据分析中的回归分析，假设要研究员工的工作年限与工资收入之间的关系。数据存在一定的噪声和非线性特征。以下哪种回归模型可能更适合捕捉这种复杂的关系？（）A.线性回归，假设关系是线性的B.多项式回归，考虑非线性关系C.逻辑回归，处理二分类问题D.不进行回归分析，仅通过描述性统计观察6、在数据分析的地理信息分析中，假设要分析不同地区的销售数据与地理因素的关系。以下哪种技术或方法可能有助于可视化和理解这种空间关系？（）A.地理信息系统（GIS），绘制地图和叠加数据B.空间自相关分析，检测数据的空间依赖性C.克里金插值，估计未采样点的值D.不考虑地理因素，仅分析销售数据的数值特征7、时间序列分析用于研究数据随时间的变化规律。假设要预测未来几个月的股票价格走势，以下关于时间序列分析方法选择的描述，正确的是：（）A.仅仅使用简单移动平均法，不考虑其他更复杂的模型B.随意选择一种时间序列模型，不进行数据的平稳性检验和模型评估C.对数据进行平稳性检验和预处理，根据数据特点和预测需求选择合适的模型，如ARIMA模型，并进行模型评估和参数调整D.不考虑外部因素对股票价格的影响，仅基于历史数据进行预测8、数据分析中，数据质量的监控是持续改进数据质量的重要手段。以下关于数据质量监控的说法中，错误的是？（）A.数据质量监控可以通过设置数据质量指标、定期检查和预警等方式来实现B.数据质量监控应覆盖数据的采集、存储、处理和使用等各个环节C.数据质量监控需要建立有效的反馈机制，及时发现和解决数据质量问题D.数据质量监控只需要在数据仓库中进行，其他数据源不需要进行监控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11、数据分析中的文本分类任务需要对大量文本进行自动分类。假设要对新闻文章进行分类，如政治、经济、体育等类别，文本内容多样且语言表达复杂。以下哪种方法在处理这种多类别文本分类问题时更能提高分类准确性？（）A.使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）B.基于词向量的传统机器学习分类算法C.依赖人工制定的分类规则D.随机分类12、数据分析中常用的软件有很多，其中Excel是一种广泛使用的工具。以下关于Excel在数据分析中的作用，错误的是？（）A.Excel可以进行数据的输入、编辑和存储B.Excel可以进行简单的数据分析，如计算均值、标准差等C.Excel可以制作各种类型的图表，进行数据可视化D.Excel可以处理大规模的数据集，适用于复杂的数据分析任务13、在进行数据分析时，有时候需要对多个数据集进行合并和连接。假设我们有两个数据集，分别包含客户的基本信息和购买记录，以下哪种连接方式可以根据共同的客户ID将两个数据集合并？（）A.内连接B.外连接C.左连接D.以上都是14、在进行数据挖掘任务时，关联规则挖掘可以发现数据中的频繁项集。假设在一个超市购物数据集中，发现面包、牛奶和鸡蛋经常一起被购买。如果要进一步提高关联规则的实用性，以下哪个步骤可能是必要的？（）A.增加更多商品种类到分析中B.考虑商品的促销活动对购买行为的影响C.分析不同时间段的购买模式差异D.以上步骤都可能有帮助15、在进行数据可视化时，若要展示数据的层次结构，以下哪种图表较为合适？（）A.树形图B.旭日图C.和弦图D.以上都是16、在对一家制造业企业的生产数据进行分析，例如原材料采购、生产流程、产品质量等，以优化生产过程和降低成本。以下哪种数据分析工具可能最适合处理大规模的工业数据？（）A.ExcelB.PythonC.SPSSD.SQL17、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设我们要展示不同地区的销售额及其随时间的变化趋势，以下哪种可视化图表可能是最适合的？（）A.饼图B.柱状图C.折线图D.箱线图18、在数据分析的抽样方法中，假设要从一个大规模的数据集中抽取一部分样本进行分析。为了保证样本具有代表性，以下哪种抽样方法可能是较好的选择？（）A.简单随机抽样，每个个体被抽取的概率相等B.分层抽样，按不同层次分别抽样C.系统抽样，按照一定的间隔抽取D.不进行抽样，直接分析整个数据集19、数据分析中的回归分析用于建立自变量和因变量之间的关系模型。假设我们要研究房价与房屋面积、地理位置等因素的关系。以下关于回归分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.多元线性回归可以同时考虑多个自变量对因变量的影响B.回归模型的拟合优度可以通过R平方值来评估C.存在共线性问题时，回归模型的参数估计会不准确，但不影响预测效果D.可以通过逐步回归等方法选择对因变量有显著影响的自变量20、在数据分析中，模型的选择和调优需要根据数据和问题的特点进行。假设我们要解决一个分类问题。以下关于模型选择和调优的描述，哪一项是不准确的？（）A.不同的模型在不同的数据集上表现可能不同，需要进行试验和比较B.可以通过调整模型的超参数来优化模型的性能C.模型越复杂，性能就一定越好，应该优先选择复杂的模型D.可以使用网格搜索、随机搜索等方法进行超参数调优二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）关联规则挖掘常用于发现数据中的潜在关联，阐述Apriori算法的基本思想和步骤，并举例说明其在商业领域的应用。2、（本题5分）解释数据分析中的因果推断的概念和方法，说明其与相关性分析的区别，并举例说明在实际问题中的应用。3、（本题5分）阐述数据可视化中的可视化叙事的概念和方法，说明如何通过可视化讲述数据背后的故事，并举例说明在数据报告中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家快递公司记录了包裹的运输数据，包括发货地、收货地、重量、运输时间、费用等。研究不同发货地和收货地之间的运输时间和费用差异。2、（本题5分）某在线视频平台收集了不同类型视频的广告投放效果数据、用户跳过广告行为、广告主反馈等。研究怎样借助这些数据提升广告投放效果和用户体验平衡。3、（本题5分）某在线游戏直播平台记录了主播数据、观众互动数据、礼物打赏情况等。分析平台的热门主播和观众喜好，提升平台的吸引力和盈利能力。4、（本题5分）一家连锁书店的历史书籍区域记录了销售数据，包括书籍朝代、作者知名度、销量、价格、读者性别等。研究不同朝代和作者知名度的历史书籍在不同性别读者中的销售情况。5、（本题5分）某汽车制造商收集了车辆的质量检测数据、用户反馈、售后服务记录等。思考如何通过这些数据提升产品质量和售后服务水平。四、论述题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）在保险行业，客户的投保数据、理赔数据和风险评估数据等大量存在