暨南大学《数据分析实训》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《数据分析实训》2023-2024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、对于数据分析中的数据融合，假设要整合来自多个数据源的数据，这些数据源的数据格式、字段和含义可能不同。以下哪种数据融合方法可能更有助于实现数据的一致性和可用性？（）A.基于规则的融合，制定明确的融合规则B.基于模型的融合，利用机器学习算法C.手动整合数据，逐个处理D.不进行数据融合，分别分析各个数据源的数据2、数据分析中的推荐系统广泛应用于电商、娱乐等领域。假设要为一个在线音乐平台构建推荐系统，根据用户的历史播放记录和偏好为其推荐歌曲。以下哪种推荐算法在处理这种音乐推荐场景时更能满足用户的个性化需求？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于知识的推荐D.混合推荐3、在数据分析中，数据质量的评估指标有很多，其中准确性是一个重要的指标。以下关于准确性的描述中，错误的是？（）A.准确性是指数据与实际情况的符合程度B.准确性可以通过计算数据的误差率来衡量C.提高数据的准确性可以通过数据清洗和验证等方法来实现D.数据的准确性只与数据的来源有关，与数据分析的方法和工具无关4、对于一个大型数据集，若要快速筛选出符合特定条件的数据，以下哪种数据库操作更有效？（）A.全表扫描B.索引查找C.排序D.分组5、数据分析中，回归分析用于建立变量之间的关系模型。以下关于回归分析的说法中，错误的是？（）A.线性回归是回归分析中最常见的类型，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系B.回归分析可以用来预测因变量的值，根据自变量的变化情况进行推断C.回归分析的结果只适用于特定的数据集，不能推广到其他情况D.在进行回归分析时，需要对模型进行评估和验证，确保其准确性和可靠性6、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7、数据分析中，数据可视化的风格应根据不同的受众和目的进行选择。以下关于数据可视化风格选择的说法中，错误的是？（）A.数据可视化风格可以分为简洁明了、生动形象、专业严谨等不同类型B.数据可视化风格的选择应考虑受众的背景、知识水平和需求等因素C.数据可视化风格的选择可以根据具体的问题和数据特点来确定D.数据可视化风格一旦确定就不能再进行调整和改变，否则会影响用户体验8、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9、数据仓库是数据分析的重要基础设施。假设一个企业要构建数据仓库来整合来自不同业务系统的数据，以下哪个步骤是首先要进行的？（）A.确定数据仓库的架构B.进行数据清洗和转换C.定义数据模型D.选择合适的数据库管理系统10、数据可视化在数据分析中有助于直观地理解数据。假设要展示不同地区的销售额分布情况，以下关于数据可视化选择的描述，正确的是：（）A.使用折线图，因为它能够清晰地显示销售额随时间的变化趋势B.采用柱状图，能直观对比不同地区销售额的差异C.选择饼图，以便准确呈现各地区销售额占总销售额的比例D.运用散点图，可分析销售额与其他相关因素的关系11、在数据分析项目中，数据分析师需要与不同部门进行沟通合作。以下关于跨部门沟通的描述，错误的是：（）A.明确各部门的需求和期望有助于提高合作效率B.数据分析师应该主导整个项目，无需考虑其他部门的意见C.建立良好的沟通机制可以及时解决问题和避免冲突D.理解不同部门的业务知识对于数据分析的结果应用至关重要12、在数据分析的探索性数据分析（EDA）中，以下不属于常用方法的是（）A.绘制箱线图B.进行假设检验C.计算数据的描述性统计量D.观察数据的分布13、数据分析中的异常检测用于识别数据中的异常值或异常模式。假设你在分析一家公司的财务数据，以检测可能的欺诈行为。以下关于异常检测方法的选择，哪一项是最具挑战性的？（）A.基于统计的方法，如设定阈值来判断异常B.利用机器学习算法，如孤立森林，自动识别异常C.结合领域知识和人工判断来确定异常D.完全依赖数据的直观观察来发现异常14、关于数据分析中的客户细分，假设要根据客户的购买行为、人口统计信息和在线活动将客户分为不同的细分群体。以下哪种细分方法可能更能揭示客户的潜在需求和行为模式？（）A.RFM模型，基于消费频率、金额和最近消费时间B.基于聚类的细分，自动发现相似群体C.基于决策树的细分，根据规则划分D.不进行客户细分，对所有客户采用相同的策略15、某数据分析项目需要对大量文本数据进行情感分析。以下哪种技术常用于文本情感分析？（）A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.词袋模型16、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17、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。假设要展示不同地区在过去十年间的经济增长趋势，以下关于数据可视化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用折线图清晰地呈现经济指标随时间的变化B.柱状图能够有效地对比不同地区在特定时间点的经济数值C.为了使图表更美观，可以添加过多的装饰元素，即使这可能会干扰数据的解读D.选择合适的颜色和标记，能够增强图表的可读性和吸引力18、在对一个社交网络的用户关系数据进行分析，例如好友关系、群组活动等，以发现社区结构和关键节点。以下哪种算法可能在社区发现和关键人物识别中表现出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是19、在数据分析中，数据预处理的步骤包括数据清洗、转换和归一化等。假设我们要对一组数值型数据进行预处理。以下关于数据预处理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据转换可以将数据映射到不同的范围或格式，便于后续分析B.归一化可以将数据缩放到相同的范围，避免不同量级数据的影响C.数据预处理对数据分析的结果影响不大，可以随意进行D.对于离群点，可以采用截断或Winsorize等方法进行处理20、在进行数据分析时，数据的可视化呈现方式会影响对数据的理解和解读。假设我们要展示不同年龄段人群的收入分布情况。以下关于数据可视化呈现的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用小提琴图同时展示数据的分布和密度B.雷达图适合比较多个变量在不同类别上的表现C.3D图表能够更生动地展示数据，应尽量使用3D图表D.选择合适的数据可视化呈现方式要考虑数据的特点和分析目的二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释什么是随机抽样和分层抽样，说明它们的原理和适用场景，并举例说明在实际数据分析中如何应用。2、（本题5分）在数据分析中，如何进行模型的可解释性分析？请介绍一些可解释性方法，如局部可解释模型-解释（LIME）、SHAP值等，并举例说明。3、（本题5分）描述在数据分析项目中，如何制定有效的数据收集策略，包括确定数据来源、收集方法和数据质量控制措施。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线医疗平台的康复治疗服务数据包含治疗项目、治疗周期、费用、患者康复效果等。分析治疗项目和治疗周期对费用和患者康复效果的影响。2、（本题5分）一家连锁超市收集了各门店的销售数据，涵盖商品种类、销售数量、销售额、促销活动等信息。探讨怎样利用这些数据来评估不同促销活动的效果，并制定更有效的促销方案。3、（本题5分）某在线招聘平台积累了求职者数据、企业招聘需求、职位匹配度等。分析就业市场趋势，提高招聘效率和匹配度。4、（本题5分）某在线芭蕾舞教学平台保存了学员身体条件数据、舞蹈技巧掌握情况、教学方法适应性等。制定个性化的芭蕾舞教学计划。5、（本题5分）某旅游网站积累了大量用户的出行数据，如目的地、出行时间、预订渠道、消费金额等。探讨不同目的地在不同季节的热门程度以及用户的消费模式。四、论述题（本大题共2个小题，共