长春健康职业学院《社会统计学》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页长春健康职业学院《社会统计学》

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、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据整合在一起。假设要整合来自不同部门的销售数据、库存数据和客户数据，这些数据格式不一致且存在重复和冲突。以下哪种数据集成方法在处理这种复杂的数据整合问题时更能确保数据的一致性和准确性？（）A.基于ETL工具的集成B.手动编写代码进行集成C.直接合并数据，忽略冲突D.随机选择部分数据进行集成2、假设我们正在分析客户的购买行为数据，想要了解客户购买某一产品的频率分布。以下哪种统计量最适合描述这种数据？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差3、假设我们要评估一个分类模型的性能，除了准确率外，以下哪个指标还能反映模型对于不同类别的区分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方误差D.混淆矩阵4、在进行时间序列预测时，如果数据存在明显的周期性，但周期长度不固定，以下哪种方法可能适用？（）A.Prophet模型B.LSTM神经网络C.动态时间规整D.以上都不是5、在数据分析过程中，数据清洗是一个关键步骤。以下关于数据清洗的目的，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量B.统一数据的格式和单位，便于后续的分析和处理C.增加数据的数量，提高数据分析的结果的可靠性D.修复数据中的缺失值，确保数据的完整性6、对于一个具有分类和数值型特征的数据集合，若要进行预处理，以下哪些步骤可能会被包括？（）A.编码分类特征B.处理异常值C.标准化数值型特征D.以上都是7、在数据分析中，数据仓库的架构有很多种，其中星型架构是一种常用的架构。以下关于星型架构的描述中，错误的是？（）A.星型架构由事实表和维度表组成B.事实表中包含了大量的详细数据，维度表中包含了对事实表的描述信息C.星型架构的数据查询效率较高，适用于大规模数据集D.星型架构的设计和维护比较复杂，需要专业的技术和知识8、在数据分析中，数据仓库是一种重要的存储和管理数据的方式。以下关于数据仓库的描述中，错误的是？（）A.数据仓库可以将来自不同数据源的数据整合在一起B.数据仓库可以提供高效的数据查询和分析功能C.数据仓库中的数据是实时更新的，反映了最新的业务状态D.数据仓库的建设需要投入大量的时间和资源9、数据分析中的文本挖掘用于从文本数据中提取有价值的信息。假设要分析大量的客户评论数据，以了解客户对产品的满意度，以下哪种技术可能是关键的第一步？（）A.词频统计B.情感分析C.主题建模D.命名实体识别10、当分析一组时间序列数据时，发现数据存在明显的季节性波动。为了消除季节性影响，应该采用哪种方法？（）A.移动平均B.指数平滑C.季节指数法D.线性回归11、对于一个包含大量文本数据的数据集，若要进行情感分析，以下哪种技术可能会被用到？（）A.自然语言处理B.图像识别C.语音识别D.机器学习12、在数据分析的实时数据分析场景中，假设要对不断产生的数据流进行快速处理和分析，以下哪种技术或架构可能是合适的选择？（）A.流处理框架，如ApacheFlinkB.批处理框架，如ApacheHadoopC.关系型数据库，进行实时查询D.不进行实时处理，先存储数据再事后分析13、在进行数据分析时，选择合适的统计量可以帮助我们更好地理解数据。关于均值、中位数和众数，以下描述错误的是：（）A.均值容易受到极端值的影响B.中位数是将数据排序后位于中间位置的数值C.众数是数据中出现次数最多的数值，一定唯一D.对于偏态分布的数据，中位数可能比均值更能反映数据的中心位置14、在数据分析中，抽样是获取代表性数据的常用方法。假设要从一个大型数据库中抽取样本以估计总体特征，以下关于抽样方法选择的描述，正确的是：（）A.采用简单随机抽样，不考虑总体的结构和特征B.随意选择抽样方法，不考虑样本的代表性和误差C.根据总体的特点和研究目的，选择合适的抽样方法，如分层抽样、系统抽样等，并控制抽样误差D.为了方便，抽取少量样本，不考虑样本量对结果的影响15、在数据分析中，数据可视化的目的是为了更好地传达数据的信息。以下关于数据可视化目的的描述中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据B.数据可视化可以发现数据中的隐藏模式和趋势C.数据可视化可以提高数据的准确性和可靠性D.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力16、在进行数据分析时，特征工程对于模型的性能有着重要影响。假设你正在处理一个预测房价的数据集，包含房屋面积、房间数量、地理位置等特征。以下关于特征工程的操作，哪一项是最需要谨慎处理的？（）A.对数值型特征进行标准化或归一化处理，使其具有相同的量纲B.将地理位置转换为经纬度数值，并作为新的特征C.基于现有特征创建新的交互特征，如房屋面积与房间数量的乘积D.随意删除一些看起来不重要的特征，以简化模型17、数据分析中的因果推断旨在确定变量之间的因果关系，而不仅仅是相关性。假设我们想要研究某种药物是否真正导致了病情的改善，以下哪种方法或设计可以帮助我们进行因果推断？（）A.随机对照试验B.观察性研究中的工具变量法C.断点回归设计D.以上都是18、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。假设要展示不同地区在过去十年间的经济增长趋势，以下关于数据可视化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用折线图清晰地呈现经济指标随时间的变化B.柱状图能够有效地对比不同地区在特定时间点的经济数值C.为了使图表更美观，可以添加过多的装饰元素，即使这可能会干扰数据的解读D.选择合适的颜色和标记，能够增强图表的可读性和吸引力19、在数据库管理中，当多个用户同时对同一数据表进行操作时，为了保证数据的一致性，通常会采用哪种技术？（）A.数据备份B.事务处理C.数据加密D.索引优化20、在处理时间序列数据时，除了考虑趋势和季节性，还需要考虑数据的随机性。假设要使用一种方法来平滑时间序列数据，同时保留数据的主要特征，以下哪种方法可能是合适的？（）A.简单移动平均B.加权移动平均C.指数加权移动平均D.以上方法都可以二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释什么是数据挖掘中的分类不平衡问题，说明其对模型训练的影响，并列举至少两种解决分类不平衡问题的方法。2、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的价值评估，包括直接价值、潜在价值和风险价值等方面的评估方法。3、（本题5分）解释什么是模型并行和数据并行，说明它们在分布式训练中的应用和区别，并举例分析。4、（本题5分）描述在大数据环境下，如何保障数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制等技术和策略的应用。5、（本题5分）在数据分析中，数据清洗是非常重要的一步。请详细阐述数据清洗的主要任务和常用方法，并举例说明其在实际项目中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家金融公司积累了客户的信用记录、贷款金额、还款情况、收入水平等数据。分析怎样运用这些数据建立信用评估模型，降低贷款风险。2、（本题5分）某超市的生鲜类目记录了销售数据，包括商品种类、销售数量、价格、促销活动、季节因素等。分析季节因素对不同生鲜商品销售和促销活动效果的影响。3、（本题5分）一家电商企业拥有大量的销售数据，包括商品类别、价格、销量、用户评价等。请分析不同商品类别在不同价格区间的销量分布情况，并找出最受欢迎的商品类别和价格组合。4、（本题5分）某在线音乐平台存有用户的听歌数据，包括歌曲类型、歌手、播放次数、收藏行为等。分析用户对不同类型歌曲和歌手的喜好程度以及收藏行为的特点。5、（本题5分）某金融科技平台收集了用户的投资行为、风险偏好、资产配置等。研究怎样借助这些数据提供个性化的投资建议和财富管理服务。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在影视娱乐行业，观众的观看行为和评价数据对于内容创作和推荐具有重要意义。以某在线视频平台为例，分析如何运用数据分析来