浙江财经大学《数据可视化》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《数据可视化》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15个小题，每小题2分，共30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，数据挖掘算法的选择很重要。以下关于数据挖掘算法选择的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘算法的选择应根据数据的特点、分析目的和计算资源等因素来确定B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题，没有一种算法是万能的C.选择数据挖掘算法时，可以参考其他类似项目的经验，但不能完全照搬D.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，其他因素如计算效率等可以忽略不计2、数据分析中的生存分析用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者的生存时间。以下关于生存分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以计算生存率、中位生存时间等指标B.Cox比例风险模型常用于生存分析中的风险因素评估C.生存分析只适用于医学领域，在其他领域没有应用D.可以考虑协变量对生存时间的影响3、在数据分析中，建立回归模型用于预测是常见的任务。假设我们要根据房屋的面积、位置和房龄等因素来预测房价，以下哪种回归模型可能在这种情况下表现较好？（）A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归4、假设我们要预测未来一段时间内的股票价格，以下哪种数据分析方法可能不太适用？（）A.时间序列分析B.线性回归C.聚类分析D.神经网络5、假设要分析电商平台上的用户购买行为随时间的变化，以下关于时间序列分析的描述，正确的是：（）A.不考虑季节性因素，直接进行时间序列建模B.时间序列分解可以将数据分解为趋势、季节性和随机成分，有助于深入分析C.短期的时间序列数据比长期的数据更有分析价值D.时间序列分析只能用于预测未来，不能用于解释过去的行为模式6、数据分析中的数据血缘追踪用于了解数据的来源和流向。假设要追踪一个分析报告中数据的演变过程，以下关于数据血缘追踪的描述，正确的是：（）A.不记录数据的处理步骤和转换过程，无法进行血缘追踪B.简单地记录部分数据的来源，不考虑整个流程C.建立完善的数据血缘管理系统，记录数据的采集、清洗、转换、聚合等全过程，以便清晰地了解数据的来龙去脉和影响范围D.认为数据血缘追踪是额外的工作，对数据分析没有帮助7、对于一个包含大量文本和数值混合数据的数据集，以下哪种预处理方法较为常见？（）A.文本向量化B.数值标准化C.特征工程D.以上都是8、对于数据可视化，假设要展示不同地区在过去十年间的经济增长趋势。数据涵盖多个指标，且地区之间存在较大差异。为了清晰、直观地呈现数据的变化和对比，以下哪种可视化图表可能是最适合的？（）A.柱状图，分别展示每个地区每年的经济数据B.折线图，呈现每个地区经济数据随时间的变化C.饼图，展示各地区在某一年的经济占比D.箱线图，反映数据的分布情况9、在数据分析中，以下哪种方法可以用于降低数据的维度同时保留数据的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.线性判别分析D.以上都是10、假设要分析某公司不同产品线的利润贡献度，以下哪种图表能够清晰地展示各产品线的利润占比及排名？（）A.帕累托图B.桑基图C.弦图D.以上都不是11、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12、对于一个包含时间戳的数据，若要按照时间顺序进行分组并计算每组的统计量，以下哪种方法在Python中较为便捷？（）A.使用pd.Grouper函数B.自定义函数进行分组C.先对时间戳进行排序，再进行分组D.以上方法都可行13、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14、在进行数据分析时，如果需要对数据进行标准化处理以消除量纲的影响，以下哪种方法在Python中常用？（）A.StandardScaler类B.MinMaxScaler类C.Normalizer类D.以上都是15、在数据分析中，数据可视化的工具和技术有很多，其中Python是一种常用的编程语言。以下关于Python在数据可视化中的作用，错误的是？（）A.Python可以使用各种数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，进行数据可视化B.Python可以进行数据的处理和分析，为数据可视化提供数据支持C.Python的数据可视化功能强大，可以制作各种复杂的图表和图形D.Python只适用于专业的数据分析师，对于非专业用户来说难以掌握二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）阐述在数据分析项目中，如何进行需求分析，包括与业务部门的沟通、问题定义和目标确定等关键步骤。2、（本题5分）在数据挖掘中，如何处理数据的缺失值和异常值？请综合介绍处理这两种情况的方法和策略，并举例说明。3、（本题5分）解释什么是可解释性人工智能在数据分析中的重要性，列举提高模型可解释性的方法和技术，并举例分析。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨在社交媒体的内容创作优化中，如何运用数据分析了解用户需求和内容流行趋势，提高内容的吸引力和传播力。2、（本题5分）在在线旅游预订平台的竞争中，数据分析可以提升用户满意度和差异化服务。以某在线旅游预订平台为例，论述如何利用数据分析来了解用户需求偏好、提供个性化服务、优化价格策略，以及如何与合作伙伴共享数据实现互利共赢。3、（本题5分）能源行业的数据，包括能源消耗数据、能源生产数据和能源市场数据等，对于能源管理和政策制定具有重要意义。分析如何通过数据分析来优化能源分配、预测能源需求、评估可再生能源的潜力，并探讨数据分析在能源可持续发展中的作用。4、（本题5分）餐饮行业可以利用数据分析来优化菜单设计、食材采购和顾客满意度。请论述如何收集和分析相关数据，制定相应的策略，并考虑地域、消费群体等差异的影响。5、（本题5分）分析在在线旅游平台的用户评论数据中，如何运用情感分析了解用户对旅游目的地和服务的满意度，改进旅游产品和服务。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某餐饮连锁品牌收集了各门店的菜品销售数据、食材采购成本、员工工作效率等信息。分析怎样借助