宣城职业技术学院《数值计算方法》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《数值计算方法》2023-2024学年第一学期期末试卷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、数据分析在交通领域的应用日益重要。以下关于数据分析在交通流量预测中的作用，不准确的是（）A.可以基于历史交通数据和实时监测数据，预测未来一段时间内的交通流量变化B.帮助交通管理部门优化信号灯设置，缓解交通拥堵C.数据分析能够为智能导航系统提供实时的路况信息，为驾驶员规划最优路线D.数据分析在交通流量预测中的作用有限，无法应对突发的交通事件和特殊情况2、在数据分析中，数据集成用于将多个数据源的数据合并在一起。假设要集成来自不同数据库的销售数据和客户数据，以下关于数据集成的描述，哪一项是不准确的？（）A.需要解决数据格式不一致、字段命名差异等问题B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具来实现数据的抽取、转换和加载C.数据集成过程中可能会引入重复数据和数据冲突，需要进行处理D.数据集成可以随意进行，不需要考虑数据的质量和一致性3、在数据分析中，数据的归一化和标准化是常见的操作。假设你有一个包含不同量纲特征的数据集，以下关于这两种操作的作用，哪一项是最关键的？（）A.使数据符合正态分布，便于进行统计分析B.消除特征之间的量纲差异，使不同特征具有可比性C.增加数据的多样性和复杂性D.没有实际作用，可以忽略4、假设要评估一个数据分析模型的性能，以下关于评估指标和方法的描述，正确的是：（）A.准确率是唯一可靠的评估指标，能全面反映模型的好坏B.召回率在所有情况下都比精确率更重要C.交叉验证可以有效地避免模型过拟合，并且能更准确地评估模型在不同数据子集上的性能D.对于不平衡数据集，使用平衡准确率来评估模型是不合适的5、在数据分析中，若要对数据进行标准化处理，以下哪种方法较为常见？（）A.Z-score标准化B.Min-Max标准化C.小数定标标准化D.以上都是6、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7、在数据分析的关联规则挖掘中，以下关于支持度和置信度的说法，错误的是（）A.支持度表示项集在数据集中出现的频率B.置信度表示在包含前提项集的事务中同时包含结果项集的概率C.支持度和置信度越高，关联规则越有价值D.只考虑支持度和置信度就可以确定有效的关联规则8、在进行数据可视化时，如果数据的量级差异较大，为了更清晰地展示数据分布，以下哪种处理方式较为合适？（）A.使用相同的坐标轴刻度B.对数据进行标准化处理C.只展示部分数据D.采用多个图表分别展示9、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10、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11、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持对总体的某种假设。假设我们想要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额，设定显著性水平为0.05。如果计算得到的p值小于0.05，我们可以得出什么结论？（）A.新的营销策略显著提高了销售额B.新的营销策略没有显著提高销售额C.无法确定新策略对销售额的影响D.以上结论都不正确12、数据分析中，数据分析方法的有效性可以通过多种方式进行评估。以下关于数据分析方法有效性评估的说法中，错误的是？（）A.数据分析方法的有效性可以通过与实际情况进行对比来评估B.数据分析方法的有效性可以通过与其他方法进行比较来评估C.数据分析方法的有效性可以通过模拟数据进行测试来评估D.数据分析方法的有效性一旦确定就不能再进行调整和改进13、假设要从多个数据分析模型中选择最优的一个，以下关于模型选择的描述，正确的是：（）A.选择模型参数最多的那个，因为它更复杂，性能更好B.根据训练集上的表现来选择模型，无需考虑测试集C.综合考虑模型的复杂度、准确性和泛化能力来做出选择D.只要模型在某个特定指标上表现出色，就选择该模型14、在处理大量数据时，为了提高数据处理效率，以下哪种数据结构更适合快速查找和插入操作？（）A.数组B.链表C.栈D.队列15、在数据分析中，数据挖掘的挑战有很多，其中数据质量问题是一个重要的挑战。以下关于数据质量问题的描述中，错误的是？（）A.数据质量问题可能会导致数据挖掘结果的错误和不可靠B.数据质量问题可以通过数据清洗和验证等方法来解决C.数据质量问题只与数据的来源有关，与数据挖掘的算法和技术无关D.数据质量问题需要在数据挖掘的整个过程中进行关注和处理二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述数据挖掘中的图挖掘，包括社交网络分析、知识图谱等，说明其应用场景和相关技术。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）阐述数据分析师在处理大规模数据时应注意的问题，包括内存管理、计算效率等，并介绍一些优化技巧。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在农业保险领域，农作物受灾数据、保险理赔数据等日益重要。探讨如何利用数据分析方法，比如灾害风险评估、保险费率制定等，优化农业保险业务，同时研究在数据采集困难、灾害预测准确性和政策补贴影响方面所面临的困难及解决途径。2、（本题5分）在交通规划和管理中，数据分析能够缓解拥堵、提高运输效率和安全性。请全面探讨如何通过数据分析来优化交通流量、规划公共交通线路和预测交通事故，举例说明智能交通系统中数据分析的应用和面临的技术挑战，如大数据处理和实时决策支持。3、（本题5分）随着电子商务的迅猛发展，大量的交易数据被生成。论述如何运用数据分析技术，如关联规则挖掘、聚类分析等，深入挖掘消费者的购买行为模式，从而为电商企业制定精准营销策略，包括个性化推荐、交叉销售和客户细分等，同时分析可能面临的挑战及解决方法。4、（本题5分）在电商供应链的协同管理中，如何借助数据分析来实现供应商、生产商和零售商之间的信息共享、需求预测和库存协调？请深入分析数据在供应链协同中的作用、面临的技术障碍和管理挑战。5、（本题5分）在公共服务领域，如教育、医疗和社保等，积累了大量的公民服务数据。分析如何借助数据分析手段，如资源分配优化、服务质量评估等，提高公共服务的公平性和效率，同时探讨在数据安全性要求高、政策导向影响和公众参与度方面可能面临的问题及应对方法。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某在线滑雪教学平台积累了学员滑雪水平提升数据、教学场地条件、安全事