河北地质大学《智能信息系统设计》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6页河北地质大学

《智能信息系统设计》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1分，共20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、数据分析在市场营销中有着广泛的应用。以下关于数据分析在市场营销中的作用，不正确的是（）A.可以帮助企业了解客户的行为和偏好，进行精准的市场定位和目标客户筛选B.通过分析销售数据和市场趋势，预测产品的需求，优化库存管理和供应链C.数据分析只能用于评估营销活动的效果，无法在活动策划阶段提供有价值的建议D.基于数据分析的结果，企业可以制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度2、对于一个包含大量数值型数据的数据集，在进行数据分析之前，需要判断数据是否符合正态分布。以下哪种方法常用于检验数据的正态性？（）A.Q-Q图B.卡方检验C.t检验D.F检验3、在数据分析的过程中，需要对数据进行标准化或归一化处理，例如将不同单位和量级的数据转换为统一的尺度。以下哪种情况可能更需要进行数据标准化？（）A.数据的分布比较均匀B.数据的量级差异较大C.数据的类型比较单一D.以上都不是4、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、在数据分析中，数据可视化的工具和技术有很多，其中Python是一种常用的编程语言。以下关于Python在数据可视化中的作用，错误的是？（）A.Python可以使用各种数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，进行数据可视化B.Python可以进行数据的处理和分析，为数据可视化提供数据支持C.Python的数据可视化功能强大，可以制作各种复杂的图表和图形D.Python只适用于专业的数据分析师，对于非专业用户来说难以掌握7、在数据挖掘中，Apriori算法常用于挖掘频繁项集。以下关于Apriori算法的描述，正确的是？（）A.它是一种无监督学习算法B.它只能处理数值型数据C.它的计算复杂度较低D.它需要事先指定频繁项集的支持度阈值8、数据分析中的抽样方法用于从总体中选取部分样本进行分析。假设我们要对一个大型数据集进行抽样。以下关于抽样方法的描述，哪一项是错误的？（）A.简单随机抽样每个样本被选中的概率相等B.分层抽样可以保证样本在不同层次上具有代表性C.整群抽样效率高，但可能导致样本的偏差D.抽样方法对数据分析的结果没有影响，任何抽样方法都可以使用9、在数据分析中，若要检验数据是否来自于某个特定的分布，应使用哪种检验方法？（）A.卡方拟合优度检验B.Kolmogorov-Smirnov检验C.Shapiro-Wilk检验D.以上都是10、假设要分析两个变量之间的因果关系，以下关于因果分析方法的描述，正确的是：（）A.相关性强就意味着存在因果关系B.格兰杰因果检验可以确定变量之间的单向或双向因果关系C.观察两个变量的变化趋势就能判断因果关系D.不需要考虑其他潜在因素的影响，直接得出因果结论11、在数据分析中，选择合适的数据分析方法至关重要。关于描述性统计分析和推断性统计分析，以下叙述不正确的是（）A.描述性统计分析主要用于对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和总结B.推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行估计和假设检验C.描述性统计分析只能提供数据的基本信息，对于深入了解数据的内在规律和关系作用有限D.在实际应用中，通常先进行描述性统计分析，然后根据研究目的和数据特点选择是否进行推断性统计分析12、在进行数据分析以评估一个新的市场营销活动的效果时，比如分析活动前后的客户流量、购买转化率和客户满意度等指标的变化。由于活动期间可能受到其他外部因素的干扰，为了准确评估活动的贡献，以下哪种方法可能是合适的？（）A.建立对照组进行对比B.只关注活动期间的数据C.忽略外部因素的影响D.凭经验主观判断13、在数据分析中，时间序列分析用于处理随时间变化的数据。假设要预测股票价格的未来走势，以下关于时间序列分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.移动平均法可以平滑数据，去除短期波动，突出长期趋势B.指数平滑法能够根据历史数据的权重对未来进行预测，近期数据的权重通常较大C.自回归整合移动平均（ARIMA）模型可以捕捉时间序列的线性和季节性特征D.时间序列分析能够准确预测股票价格的未来值，不受市场不确定性和突发事件的影响14、在数据分析中，若要比较不同组数据的离散程度，以下哪个指标可以使用？（）A.方差B.均值C.中位数D.众数15、在进行数据探索性分析时，需要了解数据的分布和关系。假设要分析一个城市的房价与地理位置、房屋面积等因素的关系，以下关于探索性分析方法的描述，正确的是：（）A.只绘制简单的图表，不进行深入的统计分析B.不考虑变量之间的相关性，孤立地分析每个因素C.综合运用数据可视化、相关性分析、分组统计等方法，揭示数据的潜在模式和关系，提出假设和研究方向D.忽略数据中的异常值和缺失值，认为它们不影响分析结果16、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们构建了一个决策树来预测客户是否会购买某产品，以下哪个因素可能影响决策树的复杂度和准确性？（）A.特征选择B.分裂准则C.剪枝策略D.以上都是17、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18、回归分析用于建立变量之间的定量关系模型。假设要建立房价与房屋面积、地理位置等因素之间的回归模型，以下关于回归分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.线性回归是一种常见的回归方法，但对于非线性关系可能不适用B.多重共线性可能会导致回归模型的参数估计不准确，需要进行检测和处理C.回归模型的拟合优度可以用R平方值来衡量，R平方值越接近1，模型拟合效果越好D.一旦建立了回归模型，就不需要再对模型进行评估和改进，可以直接用于预测19、数据分析中的异常值检测对于识别数据中的异常情况非常重要。假设在一个生产过程的质量控制数据集中发现了异常值，以下哪种方法可能有助于确定这些异常值是由随机误差还是系统故障引起的？（）A.比较异常值与历史数据的模式B.查看生产过程中的其他相关参数C.咨询生产线上的工作人员D.以上方法都可能有帮助20、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）二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在进行时间序列分析时，如何选择合适的模型？请考虑数据特点、预测目标等因素，并举例说明不同模型的适用情况。2、（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。3、（本题5分）描述在数据分析中，如何进行数据的质量监控和预警，包括设定指标、监控频率和异常通知机制。4、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的语义理解和知识图谱构建，包括实体识别、关系抽取等技术。5、（本题5分）在数据分析中，如何进行假设检验？请说明常见的假设检验类型，如t检验、方差分析等的适用场景和步骤，并举例说明。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、安全事故情况等。加强滑雪教学的安全管理和教学效果。2、（本题5分）某城市的交通管理部门掌握了道路车流量、交通事故记录、信号灯设置等数据。分析如何借助这些数据优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵。3、（本题5分）一家服装品牌收集了店铺的销售数据，包括款式、尺码、颜色、销售区域、促销手段等。研究不同销售区域对不同款式和尺码服装的需求特点以及促销手段的效果。4、（本题5分）某电商平台记录了不同品牌商品的销售数据、市场份额、品牌知名度等。思考如何通过这些数据制定品牌合作策略和市场推广计划。5、（本题5分）一家快递公司积累了包裹的收发地、重量、运输方式等数据。分析运输网络的优化空间，提高快递服务的速度和质量。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在旅游景区管理中，游客流量数据、景区设施使用数据等逐渐积累。分析如何借助数据分析手段，如景区容量规划、游客体验优化等，提升景区运营管理水平，同时探讨在数据季节性差异大、游客行为多样性和景区资源保护方面可能面临的问题及应对方法。