江西工程职业学院《数据建模与分析》2023-2024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页江西工程职业学院《数据建模与分析》

2023-2024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、数据分析中的特征选择旨在从众多特征中挑选出最有价值的特征。假设要从一组高度相关的特征中进行选择，以下哪种方法可能是合适的？（）A.基于相关性的特征选择B.基于递归消除的特征选择C.基于随机森林的特征重要性评估D.以上方法都可以2、在数据挖掘中，聚类分析是一种常用的方法。以下关于聚类分析的描述，错误的是？（）A.可以将数据分成不同的类别B.类别之间的差异明显C.不需要事先指定类别数量D.聚类结果是绝对准确的3、在进行数据分析时，如果数据分布呈现右偏态，以下哪种统计量更能代表数据的集中趋势？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差4、对于数据分析中的优化问题，假设要在一定的约束条件下最大化或最小化某个目标函数。以下哪种优化算法可能适用于解决这类复杂的优化任务？（）A.线性规划，处理线性目标和约束B.遗传算法，通过模拟进化过程搜索最优解C.模拟退火算法，避免陷入局部最优D.不进行优化，随机选择解决方案5、在处理时间序列数据时，如果需要对数据进行季节性分解，以下哪种方法在Python中常用？（）A.statsmodels库中的seasonal_decompose函数B.scikit-learn库中的decomposition模块C.pandas库中的resample函数D.matplotlib库中的plot函数6、假设我们正在分析一家公司的销售数据，以制定营销策略。以下关于数据分析目的和方法的描述，正确的是：（）A.主要目的是找出销售额最高的产品，通过简单排序就能实现B.为了预测未来销售趋势，应该使用时间序列分析方法C.分析客户地域分布对销售的影响时，无需考虑其他因素D.要评估不同营销渠道的效果，只需比较销售额的大小7、在建立回归模型时，如果自变量的数量较多，为了筛选出对因变量有显著影响的自变量，以下哪种方法经常被使用？（）A.逐步回归B.岭回归C.套索回归D.以上都是8、在时间序列数据分析中，预测未来值是常见的任务。假设我们有一组月度销售数据，以下关于时间序列预测方法的描述，正确的是：（）A.简单线性回归可以准确预测时间序列数据的未来值B.ARIMA模型适用于具有明显季节性和趋势性的时间序列C.不考虑数据的平稳性，直接应用预测模型D.预测的时间跨度越长，预测结果的准确性就越高9、在进行数据可视化时，若要展示数据的分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.箱线图D.饼图10、在进行数据分析时，选择合适的统计量可以帮助我们更好地理解数据。关于均值、中位数和众数，以下描述错误的是：（）A.均值容易受到极端值的影响B.中位数是将数据排序后位于中间位置的数值C.众数是数据中出现次数最多的数值，一定唯一D.对于偏态分布的数据，中位数可能比均值更能反映数据的中心位置11、数据分析中的异常检测用于发现数据中的异常值或离群点。假设我们在分析生产线上的产品质量数据，以下哪种异常检测方法可能适用于检测突然出现的质量下降？（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.以上都是12、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩，以下关于假设检验的描述，正确的是：（）A.不设定原假设和备择假设，直接进行检验B.忽略检验的显著性水平，随意得出结论C.正确设定原假设和备择假设，选择合适的检验统计量，根据显著性水平和样本数据进行推断，并解释检验结果的实际意义D.只关注检验结果是否拒绝原假设，不考虑效应大小和实际应用价值13、在处理多变量数据时，降维技术可以帮助我们简化分析。假设我们有一个包含多个相关变量的数据集，以下哪种降维技术可以保留数据的局部结构？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.局部线性嵌入（LLE）14、假设要分析一个城市的交通流量数据，以优化交通信号灯的设置和道路规划。数据包括不同时间段、不同路段的车流量、车速等信息。为了找到交通拥堵的规律和原因，以下哪个分析角度可能是关键的？（）A.时空分析B.基于车型的分类分析C.只关注高峰时段的分析D.随机抽样分析15、在聚类分析中，以下关于K-Means算法的描述，不正确的是：（）A.算法需要事先指定聚类的个数KB.初始聚类中心的选择对最终结果影响不大C.算法通过不断迭代来优化聚类结果D.适用于处理大规模数据二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的特征工程，包括特征提取、选择和构建的方法，以及它们对模型性能的影响。2、（本题5分）在进行回归分析时，如何判断模型是否存在过拟合或欠拟合？请介绍诊断方法和解决措施。3、（本题5分）在数据分析中，如何评估模型的泛化能力？请说明常见的评估方法和指标，并解释如何通过交叉验证等技术来提高模型的泛化能力。4、（本题5分）在数据分析中，如何处理高维数据？请阐述常见的降维方法，如特征选择、主成分分析等的原理和适用场景。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨在社交媒体的广告投放中，如何通过数据分析精准定位目标受众，优化广告内容和投放策略，提高广告效果和投资回报率。2、（本题5分）在能源交易市场中，如何利用数据分析来预测价格走势、评估市场风险和优化交易策略？请深入探讨数据的来源和处理方法，以及市场不确定性对分析结果的影响。3、（本题5分）在在线游戏的运营中，数据分析可以优化游戏内经济系统和玩家留存。以某大型多人在线游戏为例，探讨如何运用数据分析来平衡游戏内资源产出与消耗、制定付费策略、提高玩家活跃度，以及如何根据玩家行为数据进行游戏更新和改进。4、（本题5分）在餐饮外卖领域，订单数据、配送数据和用户评价数据等日益增多。分析如何借助数据分析手段，如配送效率提升、餐厅菜品优化等，提高餐饮外卖服务质量，同时探讨在数据隐私保护、配送人员管理和市场竞争激烈方面可能面临的问题及应对方法。5、（本题5分）旅游业在数字化转型过程中积累了丰富的游客数据。以某旅游公司为例，分析如何运用数据分析来预测旅游需求、优化旅游线路设计、提升客户满意度，以及如何处理跨地域、多源异构的数据整合和分析问题。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某在线象棋教学平台积累了学员对弈数据、棋艺进步情况、教学资源满意度等。丰富象棋教学资源，提高教学质量。2、（本题10分）某外卖平台存有商家和用户的数据，包括菜品类别、销售额、配送时间、用户评价等。分析商家的菜品类别与销售额之间的关系以