徐州工程学院《数据分析》2022-2023学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页徐州工程学院

《数据分析》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、数据分析中的描述性统计能够提供数据的基本特征。假设要分析一组学生的考试成绩，以下关于描述性统计的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值可以反映成绩的平均水平，但容易受到极端值的影响B.中位数能够较好地抵御极端值的干扰，代表数据的中间位置C.标准差越大，说明成绩的分布越分散，但这并不一定意味着数据质量差D.只要计算了均值和中位数，就足以全面了解数据的分布情况，不需要考虑其他统计量2、数据分析中的伦理和道德问题也需要引起关注。假设要使用个人数据进行分析，以下关于伦理和道德原则的描述，正确的是：（）A.未经用户授权，擅自使用个人数据进行分析B.不明确告知用户数据的使用目的和方式，侵犯用户知情权C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原则，在获得用户明确授权的前提下，合理使用个人数据，并采取措施保护用户隐私和权益D.认为数据分析中的伦理和道德问题不重要，只要能得到有价值的结果就行3、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4、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5、在数据分析中，需要对缺失值进行处理，例如在一个包含客户信息的数据集里，部分客户的年龄数据缺失。以下哪种处理缺失值的方法可能是合适的？（）A.直接删除包含缺失值的记录B.用平均值或中位数填充C.根据其他相关变量进行推测填充D.以上都是6、在数据分析中，数据预处理的效果可以通过多种方式进行评估。以下关于数据预处理效果评估的说法中，错误的是？（）A.数据预处理效果可以通过比较预处理前后的数据质量指标来评估B.数据预处理效果可以通过对预处理后的数据进行分析和建模来评估C.数据预处理效果评估应考虑数据的特点和分析目的，选择合适的评估方法D.数据预处理效果评估只需要关注数据的准确性，其他方面可以忽略不计7、假设要分析消费者对新产品的反馈意见，以下关于意见分析方法的描述，正确的是：（）A.人工阅读所有反馈意见，凭主观判断总结主要观点B.利用自然语言处理技术对反馈进行分类和情感分析C.只关注反馈中的负面意见，忽略正面意见D.对于模糊不清的反馈意见，直接忽略不计8、在进行数据可视化时，如果数据的量级差异较大，为了更清晰地展示数据分布，以下哪种处理方式较为合适？（）A.使用相同的坐标轴刻度B.对数据进行标准化处理C.只展示部分数据D.采用多个图表分别展示9、假设要分析一个项目的成本效益，以下关于成本效益分析方法的描述，正确的是：（）A.只考虑直接成本和直接收益，忽略间接成本和潜在收益B.净现值（NPV）为正数时，项目一定可行C.内部收益率（IRR）越高，项目的效益越好D.不考虑项目的风险和不确定性，进行简单的成本效益计算10、数据分析师在处理数据时，需要考虑数据的来源和可靠性。假设我们从多个渠道收集了关于市场趋势的数据。以下关于数据来源的描述，哪一项是错误的？（）A.官方统计数据通常具有较高的权威性和可靠性B.网络爬虫获取的数据可能存在偏差和错误，需要谨慎使用C.内部数据库中的数据一定是准确和完整的，无需进行验证D.不同来源的数据可能存在格式和定义上的差异，需要进行统一和整合11、对于一个包含多个变量的数据集，若要找出变量之间的潜在结构关系，以下哪种方法较为有效？（）A.主成分分析B.判别分析C.对应分析D.典型相关分析12、在数据分析中，数据集成用于将多个数据源的数据合并在一起。假设要集成来自不同数据库的销售数据和客户数据，以下关于数据集成的描述，哪一项是不准确的？（）A.需要解决数据格式不一致、字段命名差异等问题B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具来实现数据的抽取、转换和加载C.数据集成过程中可能会引入重复数据和数据冲突，需要进行处理D.数据集成可以随意进行，不需要考虑数据的质量和一致性13、在数据分析的预测模型选择中，假设数据具有非线性和复杂的特征，且样本数量有限。以下哪种模型可能在这种情况下表现更出色？（）A.决策树集成模型，如随机森林B.神经网络，具有强大的拟合能力C.支持向量回归，处理小样本D.坚持使用简单的线性模型14、对于一个时间序列数据，若要预测未来一段时间的数值，以下哪种预测方法通常不依赖历史数据的季节性特征？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.线性回归法D.季节性指数法15、假设正在分析一个网站的用户行为数据，以优化网站布局。以下关于用户行为分析的描述，正确的是：（）A.只关注用户的点击次数，就能了解用户的兴趣和偏好B.页面停留时间越短，说明用户对该页面越感兴趣C.分析用户的访问路径可以发现网站的热门页面和流程瓶颈D.用户的注册信息对分析用户行为没有帮助16、关于数据分析中的多变量分析，假设要同时研究多个自变量对因变量的影响。以下哪种方法可以帮助我们理解变量之间的复杂关系和交互作用？（）A.多元线性回归B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回归D.只研究单个变量与因变量的关系17、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18、在处理数据时，如果需要对数据进行归一化，使其值在0到1之间，以下哪个公式可以实现？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是19、在数据分析中，数据仓库的架构有很多种，其中星型架构是一种常用的架构。以下关于星型架构的描述中，错误的是？（）A.星型架构由事实表和维度表组成B.事实表中包含了大量的详细数据，维度表中包含了对事实表的描述信息C.星型架构的数据查询效率较高，适用于大规模数据集D.星型架构的设计和维护比较复杂，需要专业的技术和知识20、对于一个分类问题，如果不同类别的样本数量差异较大，在评估模型性能时，以下哪种指标需要特别关注？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是21、在数据分析中，数据预处理是一个重要的步骤。以下关于数据预处理的目的，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量B.统一数据的格式和单位，便于后续的分析和处理C.对数据进行编码和转换，使其适合特定的数据分析方法D.增加数据的数量，提高数据分析的结果的可靠性22、在数据分析中，对于时间序列数据，例如股票价格、气温变化等，需要进行预测和趋势分析。以下哪种方法可能在处理时间序列数据时表现较好？（）A.ARIMA模型B.决策树C.朴素贝叶斯D.以上都不是23、数据分析中的数据质量评估包括准确性、完整性、一致性等多个方面。假设一个数据集在准确性方面表现良好，但在一致性方面存在问题，可能的原因是什么？（）A.数据录入时的错误B.不同数据源的数据整合不当C.数据更新不及时D.以上原因都有可能24、假设我们有一组销售数据，要分析不同产品类别的销售额在总销售额中的占比情况，以下哪种图表最能直观地展示结果？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图25、在进行数据分析时，如果需要对数据进行分组统计，以下哪个函数在Python中经常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）聚类分析是一种无监督学习方法，请解释聚类的概念和常见的聚类算法，如K-Means算法，说明其工作原理和应用场景。2、（本题5分）阐述数据仓库中的数据压缩技术，说明其目的、方法和对数据存储和查询性能的影响。3、（本题5分）解释什么是概率图模型，说明其在不确定性推理和数据分析中的应用和方法，并举例分析。4、（本题5分）描述数据挖掘的概念和主要流程，包括数据预处理、挖掘算法选择、结果评估等环节，并解释每个环节的关键要点和作用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线心理咨询平台保存了咨询数据、用户心理问题类型、咨询效果反馈等。优化咨询师匹配和咨询服务，满足用户需求。2、（本题5分）某在线烘焙教学平台保存了教学视频观看数据、用户实践成果、课程改进建议等。优化教学内容和互动环节。3、（本题5分）某在线陶艺课程平台积累了学员报名数据、作品展示反馈、课程满意度等。完善陶艺课程体系和教学服务。4、（本题5分）某视频平台拥有用户观看时长、视频类型偏好、付费行为等数据。分析用户的内容消费习惯，制定内容创作和付费策略。5、（本题5分）某电商直播平台积累了不同商品类目的直播销售数据、主播带货能力评估、观众互动行为等。探讨怎样利用这些数据优化直播选品和主播培养策略。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分