重庆中医药学院《跨媒体数据可视化》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、在时间序列数据分析中，预测未来值是常见的任务。假设你要预测股票价格的未来走势，以下关于时间序列模型的选择，哪一项是最需要谨慎考虑的？（）A.选择简单的移动平均模型，基于历史均值进行预测B.应用自回归整合移动平均（ARIMA）模型，考虑序列的趋势和季节性C.采用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）D.不考虑时间序列的特点，使用通用的回归模型2、假设要分析两个变量之间是否存在因果关系，以下哪种方法较为合适？（）A.相关性分析B.格兰杰因果检验C.回归分析D.以上都不是3、在数据分析中，模型评估不仅要看准确率等指标，还要考虑模型的可解释性。假设要解释一个决策树模型的决策过程，以下关于模型可解释性的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过查看决策树的结构和节点的分裂条件来理解模型的决策逻辑B.特征重要性评估可以帮助确定哪些特征对模型的决策影响较大C.模型的可解释性只对简单模型如决策树重要，对于复杂模型如深度学习模型不重要D.向业务人员和决策者解释模型的决策过程，有助于增强对模型的信任和应用4、对于一个高维度的数据集，若要快速找到与给定数据点最相似的k个数据点，以下哪种算法效率较高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.层次聚类算法5、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6、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7、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们要使用决策树算法进行分类任务。以下关于决策树的描述，哪一项是不准确的？（）A.决策树通过对数据的递归划分来构建分类规则B.可以使用信息增益或基尼指数来选择最优的划分属性C.决策树容易受到噪声数据的影响，导致过拟合D.决策树的深度越深，分类效果就一定越好8、在数据分析的深度学习模型中，以下关于卷积神经网络（CNN）的描述，不准确的是（）A.CNN适用于处理图像和音频等具有空间结构的数据B.CNN通过卷积层和池化层自动提取特征C.CNN的训练需要大量的数据和较高的计算资源D.CNN不能用于文本数据的处理9、在进行数据融合时，将多个数据源的数据整合在一起。假设我们有来自不同部门的销售数据和客户数据，以下关于数据融合的描述，正确的是：（）A.直接将不同数据源的数据简单拼接，无需考虑数据格式和字段的一致性B.数据融合可能会引入重复和不一致的数据，不需要处理C.建立统一的数据标准和数据清洗规则，能够提高数据融合的质量D.数据融合只适用于结构相同的数据源，对于不同结构的数据源无法进行融合10、数据分析中的数据标注对于监督学习算法至关重要。假设要对图像数据进行分类标注，以下关于数据标注方法的描述，正确的是：（）A.让非专业人员进行标注，不进行质量控制B.不制定标注规范和标准，导致标注结果不一致C.组织专业的标注团队，制定明确的标注规范和流程，进行质量检查和审核，确保标注数据的准确性和一致性D.认为数据标注是简单的任务，不需要投入太多资源和时间11、在数据挖掘中，若要发现数据中的频繁项集，以下哪种算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法12、在数据分析中，对于高维度的数据，例如基因表达数据、图像数据等，需要进行降维处理以简化分析。以下哪种降维方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.局部线性嵌入（LLE）D.以上都是13、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）14、在进行数据分析时，异常值检测是重要的环节。假设要在一组销售数据中检测异常值，以下关于异常值检测的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于数据的统计特征，如均值和标准差，来确定异常值的范围B.箱线图能够直观地展示数据的分布情况，并帮助识别异常值C.异常值一定是错误的数据，应该直接删除，以免影响分析结果D.考虑数据的业务背景和上下文信息，有助于更准确地判断异常值15、在数据分析中，特征工程用于从原始数据中提取有意义的特征。假设要对文本数据进行特征工程，以下关于特征工程的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用词频-逆文档频率（TF-IDF）来衡量单词在文本中的重要性B.词嵌入技术，如Word2Vec，可以将单词表示为低维向量C.特征工程只需要考虑数据的数值特征，对于文本等非数值特征不需要处理D.特征选择可以去除冗余和无关的特征，提高模型的效率和性能16、在数据分析中，以下哪种抽样方法能够保证样本对总体具有较好的代表性，同时又能降低抽样误差？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.整群抽样D.系统抽样17、在数据分析中，决策树是一种常用的分类算法。假设要根据客户的特征预测他们是否会购买某种产品，以下关于决策树的描述，哪一项是不准确的？（）A.决策树通过对数据进行逐步分裂，构建树状结构来进行分类预测B.可以通过剪枝技术来防止决策树过拟合，提高模型的泛化能力C.决策树的生成过程完全是自动的，不需要人工干预和调整D.随机森林是基于决策树的集成学习算法，能够提高预测的准确性和稳定性18、在数据分析中，假设检验是常用的方法之一。在进行双侧检验时，如果P值小于0.05，我们可以得出什么结论？（）A.拒绝原假设B.接受原假设C.无法得出结论D.原假设可能成立19、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20、数据分析中，数据可视化的创新可以带来更好的用户体验。以下关于数据可视化创新的说法中，错误的是？（）A.数据可视化创新可以包括使用新的图表类型、交互方式和可视化技术等B.数据可视化创新应结合具体的问题和数据特点，不能为了创新而创新C.数据可视化创新可以提高数据分析的效率和准确性，增强数据的说服力D.数据可视化创新只需要关注技术层面，不需要考虑用户的需求和感受二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述数据分析师在面对复杂业务问题时，如何进行问题分解和逐步解决，包括使用的分析方法和工具。2、（本题5分）在大数据环境下，数据分析面临哪些挑战？请详细说明应对这些挑战的技术和方法。3、（本题5分）在进行数据分析时，如何处理数据中的长尾分布？阐述应对长尾分布的方法和策略，并举例说明。4、（本题5分）阐述数据仓库中的数据压缩技术，说明其目的、方法和对数据存储和查询性能的影响。5、（本题5分）阐述数据分析中的特征选择中的Wrapper方法和Filter方法的区别和适用场景，并举例说明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）某电商直播平台存有主播的直播数据，如直播时长、观看人数、商品销售额、粉丝互动等。分析主播的直播时长与商品销售额之间的相关性以及粉丝互动的影响。2、（本题5分）某快递驿站积累了包裹的代收代发数据、用户取件时间、投诉情况等。分析如何依据这些数据优化驿站的服务流程和营业时间。3、（本题5分）某在线足球装备销售平台记录了销售数据、足球赛事影响、用户偏好变化等。及时调整足球装备的库存和营销策略。4、（本题5分）某办公用品电商平台拥有商品销售数据、企业采购行为、市场趋势等。分析企业办公用品的采购需求，提供定制化服务。5、（本题5分）某在线旅游预订平台积累了用户的预订行为、目的地偏好、出行时间等数据。分析旅游市场的季节性需求，推出针对性的促销活动。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）分析在在线教育平台的学习行为