苏州大学《数据分析技术》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页苏州大学《数据分析技术》

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、在进行数据分类任务时，需要评估模型的性能。假设我们训练了一个分类模型，以下哪个评估指标能够综合考虑模型的查准率和查全率？（）A.F1值B.准确率C.召回率D.AUC值2、数据分析中，假设检验是常用的方法之一。以下关于假设检验的描述，错误的是：（）A.原假设和备择假设是相互对立的B.当P值小于显著性水平时，拒绝原假设C.第一类错误是指错误地拒绝了原假设D.样本量越大，越容易犯第二类错误3、在进行数据清洗时，发现数据存在重复记录。以下哪种方法可以有效地去除重复记录？（）A.手动筛选B.使用数据库的去重功能C.随机删除一部分重复记录D.对重复记录进行合并4、数据分析中的模型评估不仅包括在训练集上的表现，还需要在测试集上进行验证。假设我们在训练一个模型时，发现训练集上的准确率很高，但测试集上的准确率很低，以下哪种情况可能导致了这种过拟合现象？（）A.模型过于复杂B.训练数据量不足C.特征选择不当D.以上都是5、对于数据预处理中的缺失值处理，以下方法中，可能会引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位数填充C.用众数填充D.直接删除包含缺失值的记录6、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7、数据分析中的数据隐私保护是一个重要的问题。假设一家公司要对员工的个人数据进行分析，同时需要确保数据的使用符合法律和道德规范。以下哪种措施可能有助于保护员工的隐私？（）A.匿名化处理数据B.只在公司内部网络中分析数据C.获得员工的明确同意D.以上措施都有助于保护隐私8、在进行数据分析时，选择合适的算法和模型需要考虑数据的特点和分析目的。假设我们有一个不平衡的数据集，其中一个类别占比极少，以下哪种方法可以处理这种不平衡问题？（）A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.以上都是9、在进行数据分析时，若要检验两个总体的方差是否相等，应使用哪种检验方法？（）A.F检验B.t检验C.卡方检验D.秩和检验10、数据分析中的文本分析是一个重要领域。假设你要对大量的客户评论进行情感分析，判断是正面、负面还是中性。以下关于文本分析方法的选择，哪一项是最重要的？（）A.使用词袋模型，基于词频统计进行分析B.运用深度学习模型，如卷积神经网络，自动提取特征C.借助词典和规则，根据预定义的情感词和句式判断D.随机抽取部分评论进行人工分析，以此类推整体11、数据分析中的文本挖掘用于从大量文本数据中提取有价值的信息。假设我们要从客户的评论中分析产品的优缺点。以下关于文本挖掘的描述，哪一项是不正确的？（）A.词袋模型将文本表示为词的集合，忽略词的顺序和语法B.情感分析可以判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性C.主题模型能够发现文本中的潜在主题和话题D.文本挖掘能够完全理解文本的深层含义和语义关系，无需人工干预12、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13、在数据分析的过程中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。为了获得高质量的数据用于后续分析，以下哪种数据清洗方法是首先应该考虑的？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用均值或中位数填充缺失值C.通过数据验证规则修正错误数据D.利用机器学习算法预测缺失值14、假设我们要分析一个网站的用户行为数据，以下哪种方法可以用于识别用户的访问模式？（）A.关联规则挖掘B.分类算法C.聚类分析D.回归分析15、在数据分析中，数据仓库的设计和实现需要考虑多个因素，其中数据粒度是一个重要的因素。以下关于数据粒度的描述中，错误的是？（）A.数据粒度是指数据的详细程度和汇总程度B.数据粒度越细，数据的存储和管理成本越高C.数据粒度越粗，数据的查询和分析效率越高D.数据粒度的选择只取决于数据的类型和规模，与数据分析的需求无关二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）在处理图像数据时，常用的数据分析方法和技术有哪些？解释图像特征提取、目标检测等概念，并举例说明应用。2、（本题5分）在数据可视化中，如何设计适合移动端的可视化界面？请说明移动端可视化的特点和设计原则，并举例说明。3、（本题5分）说明在数据仓库中如何进行数据的更新和维护？请阐述更新的策略和方法，并举例说明在实际业务中的应用。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在人力资源管理中，数据分析可以帮助企业优化招聘流程、员工绩效评估和人才发展规划。请详细论述如何利用数据分析进行人才需求预测、员工离职风险评估和培训效果评估，探讨数据分析在人力资源领域的创新应用和潜在的伦理问题。2、（本题5分）在物流快递行业，包裹的运输轨迹数据、派送时效数据等丰富多样。分析如何借助数据分析手段，如配送路线优化、网点布局规划等，提高物流配送效率，降低运营成本，同时探讨在数据实时更新、地理信息系统应用和客户需求多样化方面可能面临的问题及应对方法。3、（本题5分）在医疗科研中，如何利用临床数据和基因数据进行疾病的关联分析，为新药研发和治疗方案的改进提供依据。4、（本题5分）在电商直播领域，直播数据、观众互动数据和销售转化数据等不断产生。详细论述如何运用数据分析，例如主播表现评估、观众购买行为分析等，提升直播销售效果，同时分析在数据实时性要求高、观众兴趣变化快和行业规范不完善方面的挑战及解决办法。5、（本题5分）随着移动应用的广泛使用，产生了大量的用户行为数据。论述如何通过数据分析技术，像用户留存分析、应用内购买行为研究等，优化移动应用的功能设计、提升用户体验，增加应用的商业价值，同时思考数据碎片化和跨平台数据整合的困难及应对措施。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某物流配送公司保存了不同区域的配送时效数据、客户满意度调查、配送员工作表现等。研究怎样借助这些数据提升配送服