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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页义乌工商职业技术学院

《统计学原理》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、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2、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考试成绩,需要进行严格的假设检验。以下哪种假设检验方法在这种教育评估场景中最为适用?()A.t检验B.z检验C.F检验D.卡方检验3、数据分析中的数据可视化不仅要美观,还要具有交互性。假设要构建一个交互式的数据可视化报表,允许用户根据自己的需求筛选和查看数据,以下哪种工具可能是最合适的?()A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib4、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5、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设我们在分析文本数据,以下哪种特征提取方法可能有助于将文本转化为可用于模型训练的数值特征?()A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.以上都是6、在数据分析的伦理和法律方面,需要遵循一定的原则和规范。假设你处理的是包含个人敏感信息的数据,以下关于数据处理的做法,哪一项是最符合伦理和法律要求的?()A.在未获得授权的情况下,将数据用于其他商业目的B.对数据进行匿名化处理,确保无法追溯到个人身份C.忽视数据的隐私保护,认为分析结果更重要D.随意分享数据给第三方机构7、在数据仓库中,星型模型和雪花模型是常见的数据模型。以下关于这两种模型的比较,错误的是?()A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更节省存储空间C.星型模型的查询效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更适合复杂的业务需求8、在进行数据分析时,选择合适的统计指标来描述数据特征是很重要的。假设我们有一组学生的考试成绩数据,想要了解成绩的分布情况,以下哪个统计指标能最有效地反映数据的离散程度?()A.均值B.中位数C.标准差D.众数9、在数据分析中,探索性数据分析(EDA)可以帮助我们初步了解数据的特征。假设你刚刚获得一个新的数据集,以下关于EDA的步骤,哪一项是最应该首先进行的?()A.绘制数据的直方图和箱线图B.计算数据的基本统计量,如均值、中位数等C.检查数据的缺失值和异常值D.对数据进行聚类分析10、在数据分析中,数据抽样是一种常用的方法。以下关于数据抽样的说法中,错误的是?()A.数据抽样可以减少数据分析的时间和成本,同时保证样本具有代表性B.随机抽样是一种常用的数据抽样方法,能够确保每个数据点被选中的概率相等C.分层抽样可以根据某些特征将数据分为不同层次,然后从各层次中进行抽样D.数据抽样的样本大小越大,分析结果就越准确,因此应尽量选择大样本11、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12、在数据分析中,若要分析数据的偏态和峰态,以下哪个统计量可以提供相关信息?()A.偏度系数B.峰度系数C.协方差D.相关系数13、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14、在数据分析中,数据预处理的方法有很多,其中数据标准化是一种常用的方法。以下关于数据标准化的描述中,错误的是?()A.数据标准化可以将数据转换为具有相同尺度和单位的数值B.数据标准化可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性C.数据标准化的方法有多种,如min-max标准化、z-score标准化等D.数据标准化只适用于数值型数据,对于分类型数据无法处理15、数据分析中的回归分析常用于预测和建模。假设要建立一个模型来预测房屋价格,考虑房屋面积、地理位置、房龄等因素。以下哪种回归分析方法在处理这种多因素预测问题时表现更为出色?()A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)描述在数据分析项目中,如何制定有效的数据收集策略,包括确定数据来源、收集方法和数据质量控制措施。2、(本题5分)阐述数据可视化中的可视化叙事的概念和方法,说明如何通过可视化讲述数据背后的故事,并举例说明在数据报告中的应用。3、(本题5分)简述异常值检测的方法和原理,说明异常值对数据分析结果的影响,以及如何在实际数据中识别和处理异常值。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)社交媒体广告投放需要精准的数据分析。以某社交媒体平台为例,分析如何利用数据分析来确定目标受众、优化广告投放策略、评估广告效果,以及如何应对广告欺诈和虚假流量的问题。2、(本题5分)在农业生产中,如何利用数据分析预测气象灾害对农作物的影响,提前采取防范措施,降低农业损失。3、(本题5分)在金融科技的支付领域,数据分析有助于防范欺诈和优化用户体验。以某移动支付平台为例,探讨如何运用数据分析来检测异常交易、提高支付安全性、根据用户行为推荐支付方式,以及如何应对不断变化的支付法规和监管要求。4、(本题5分)在在线旅游平台的目的地推荐中,数据分析可以提供更符合用户兴趣的选择。以某在线旅游平台为例,论述如何利用数据分析来挖掘用户的旅游偏好、分析目的地的特点和评价,以及如何根据用户历史行为和实时需求推荐个性化的旅游目的地。5、(本题5分)对于电商平台的用户信用评估,论述如何运用数据分析构建信用评估模型,防范信用风险,促进交易安全。四、案例分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)某在线考研辅导

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