上海民远职业技术学院《数据分析思维与方法》2023-2024学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共3页上海民远职业技术学院《数据分析思维与方法》

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、对于一个具有多个特征的数据集，若要进行特征选择，以下哪种方法是基于特征重要性评估的？（）A.递归特征消除B.基于随机森林的特征重要性评估C.基于LASSO回归的特征选择D.以上都是2、数据分析中的回归分析用于建立变量之间的定量关系。假设要建立一个线性回归模型来预测气温对空调销量的影响。如果模型的残差呈现出明显的非线性模式，可能表明什么？（）A.应该使用非线性回归模型来改进预测效果B.数据中存在异常值，需要进行处理C.模型的拟合效果很好，无需进一步改进D.收集的数据不足以进行有效的分析3、假设要分析两个变量之间是否存在因果关系，以下哪种方法较为合适？（）A.相关性分析B.格兰杰因果检验C.回归分析D.以上都不是4、假设要分析某网站不同页面的访问量分布情况，以下哪种图表能够直观地展示访问量的集中程度和离散程度？（）A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都不是5、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（）A.特征选择B.样本数量C.数据的缺失值D.计算资源的大小6、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7、在数据清洗过程中，若发现数据存在异常值，以下哪种处理方式较为合理？（）A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式8、对于一个时间序列数据，若要预测未来几个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.移动平均模型B.指数平滑模型C.自回归模型D.以上都可以9、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10、当分析两个变量之间的关系时，如果散点图呈现出非线性的趋势，以下哪种方法可以更好地拟合这种关系？（）A.线性回归B.多项式回归C.逻辑回归D.岭回归11、在进行数据分析项目时，需要制定合理的项目计划和流程。假设要在三个月内完成一个大型企业的销售数据分析项目，包括数据收集、清洗、分析和报告撰写。以下哪种项目管理方法在确保按时交付高质量结果方面更具指导意义？（）A.瀑布模型B.敏捷开发C.螺旋模型D.以上方法效果相同12、在数据分析中，异常值检测对于发现数据中的异常情况至关重要。假设要在一组生产数据中检测异常值，以下关于异常值检测方法的描述，正确的是：（）A.仅通过观察数据的分布，主观判断异常值，不使用任何定量方法B.采用单一的异常值检测算法，不考虑其局限性和数据特点C.综合运用多种异常值检测方法，结合数据的领域知识和业务背景，对检测结果进行评估和解释D.忽略异常值的存在，认为它们对数据分析结果没有影响13、数据分析中的聚类分析用于将数据分为不同的组或簇。假设要对一组学生的学习成绩数据进行聚类，以发现不同学习水平的群体。如果聚类结果中存在一个簇的规模远大于其他簇，可能意味着什么？（）A.数据分布不均衡，需要重新聚类B.大部分学生的学习水平相似C.聚类算法选择不当D.这种情况是正常的，无需进一步处理14、在数据分析中，数据分析的结果需要进行解释和评估。以下关于结果解释和评估的描述中，错误的是？（）A.结果解释应该结合问题的背景和目的，进行合理的分析和推断B.结果评估应该使用客观的指标和方法，进行准确的评价和判断C.结果解释和评估可以根据需要进行调整和修改，以满足不同的需求D.结果解释和评估只需要关注数据分析的结果，无需考虑数据的质量和可靠性15、数据预处理中的特征工程用于创建有意义的特征。假设要为一个机器学习模型准备输入特征，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始数据的所有特征，不进行任何处理和转换B.随意创建新的特征，不考虑其合理性和有效性C.基于对数据的理解和业务知识，进行特征选择、提取、构建和变换，以提高模型的性能和可解释性D.认为特征工程对模型性能影响不大，不重视这一环节二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）在数据分析中，如何进行数据的偏差检测？请介绍偏差检测的方法和步骤，并举例说明其在实际数据中的应用。2、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的伦理风险评估，包括数据歧视、隐私泄露等方面的评估和防范措施。3、（本题5分）阐述数据仓库中的维度建模方法，包括星型模型、雪花模型等，说明它们的特点和适用场景，并举例说明。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在制造业的质量控制中，数据分析可以提前发现质量问题和优化生产流程。以某电子产品制造企业为例，阐述如何通过数据分析来监控生产过程中的质量指标、分析质量缺陷的原因、采取预防措施，以及如何利用数据驱动的质量改进方法降低次品率。2、（本题5分）在人力资源领域，员工的绩效数据、培训数据等逐渐丰富。分析如何借助数据分析手段，如人才选拔模型构建、员工发展规划等，优化人力资源管理，提高企业的人才竞争力，同时探讨在数据主观性、个人隐私保护和组织文化适应性方面可能面临的问题及应对方法。3、（本题5分）制造业中的数据分析可以帮助企业提高生产效率、降低成本和改进产品质量。请深入探讨如何运用数据分析来实现生产过程的监控和优化，如设备故障预测、质量控制和供应链管理，举例说明数据分析在智能制造中的应用和取得的成效。4、（本题5分）在保险行业，客户风险评估和理赔预测是重要的应用场景。探讨如何运用数据分析建立精准的风险模型、优化理赔流程、防范欺诈行为，并分析数据分析在保险产品创新中的作用。5、（本题5分）对于企业的数字化转型战略制定，论述如何运用数据分析评估现有业务流程和数字化潜力，确定转型的重点和方向。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某电影制作公司掌握了电影的票房数据、观众评价、社交媒体热度等信息。