贵州装备制造职业学院《数值计算方法》2023-2024学年第二学期期末试卷

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3页贵州装备制造职业学院《数值计算方法》

2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、假设要分析一个游戏的玩家行为数据，包括游戏时长、关卡完成情况、付费行为等，以优化游戏设计和盈利模式。以下哪个指标可能最能反映玩家的忠诚度？（）A.游戏时长B.付费金额C.重复游玩频率D.以上都是2、在处理大规模数据时，分布式计算框架能够提高计算效率。假设我们有海量的用户行为数据需要进行分析，以下哪个分布式计算框架在处理这种数据时可能具有优势？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是3、数据分析在医疗领域有着重要的应用。假设一家医院想要分析患者的病历数据，以提高医疗服务质量。以下关于数据分析在医疗中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以预测疾病的发生风险，提前采取预防措施B.分析治疗效果，优化治疗方案C.医疗数据的隐私保护不重要，只要能得到有价值的分析结果就行D.帮助医院进行资源规划和管理，提高运营效率4、在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点，不正确的是？（）A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高5、在数据分析中，数据可视化是重要的环节。若要展示不同年龄段人群的收入分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.饼图C.箱线图D.柱状图6、在进行数据分析时，若数据的样本量较小，以下哪种统计方法需要谨慎使用？（）A.方差分析B.t检验C.非参数检验D.回归分析7、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.matplotlib8、在数据分析中，数据可视化的配色方案选择也很重要。假设要创建一个展示销售数据的图表，以下关于配色方案选择的描述，正确的是：（）A.随意选择喜欢的颜色，不考虑颜色的对比度和可读性B.使用过于鲜艳和刺眼的颜色组合，以吸引注意力C.遵循色彩理论和设计原则，选择对比度高、易于区分和视觉舒适的配色方案，使数据清晰可读，并根据数据的性质和重要性进行颜色映射D.不考虑色盲和色弱人群的观看体验，只追求美观9、对于一个时间序列数据，若要预测未来一段时间的数值，以下哪种预测方法通常不依赖历史数据的季节性特征？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.线性回归法D.季节性指数法10、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11、数据分析中的时间序列分析常用于预测未来趋势。假设要预测未来一个月的某商品销售量，该商品的销售数据具有明显的季节性和趋势性。以下哪种时间序列预测模型在这种情况下更有可能提供准确的预测？（）A.移动平均模型B.指数平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型12、在数据分析的聚类分析中，假设要将一组客户根据其消费行为和偏好进行分组。客户数据包括购买历史、浏览记录和评价等多维度信息。为了得到有意义且区分度高的聚类结果，以下哪种聚类算法可能表现更优？（）A.K-Means聚类，基于距离进行分组B.层次聚类，构建层次结构C.密度聚类，基于数据的密度分布D.随机将客户分配到不同的组13、在进行数据分析时，需要处理数据的不平衡问题。假设要分析信用卡欺诈检测数据，其中欺诈交易的样本数量远远少于正常交易。以下哪种方法在处理这种数据不平衡问题时更能提高模型对少数类（欺诈交易）的识别能力？（）A.过采样B.欠采样C.合成少数类过采样技术（SMOTE）D.以上方法结合使用14、数据分析中的因果推断旨在确定变量之间的因果关系，而非仅仅是相关性。假设你想研究广告投入与产品销售之间的关系，以下关于因果推断方法的选择，哪一项是最关键的？（）A.进行随机对照实验，控制其他因素来确定因果关系B.基于观察数据，使用回归分析来推断因果关系C.仅仅依靠相关系数来判断因果关系D.主观猜测和经验判断因果关系15、在数据分析项目中，数据隐私和安全是需要重点关注的问题。假设我们在处理包含个人敏感信息的数据，以下哪种措施可以有效地保护数据隐私？（）A.数据加密B.匿名化处理C.访问控制D.以上都是16、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17、在数据分析中，数据清洗是重要的前置步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在部分缺失值、错误值和重复数据。如果不进行有效的数据清洗，直接进行数据分析，可能会导致什么样的结果？（）A.分析结果不准确，得出错误的结论B.分析速度加快，提高工作效率C.能够发现更多隐藏的信息和模式D.对分析结果没有任何影响18、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19、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20、在数据预处理阶段，若发现数据中存在大量缺失值，以下哪种处理方法较为合适？（）A.直接删除含缺失值的记录B.用均值或中位数填充缺失值C.根据其他变量推测缺失值D.以上方法均可21、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目的，错误的是？（）A.减少数据的数量，降低数据分析的成本和时间B.保证样本具有代表性，能够反映总体的特征和趋势C.避免数据的过拟合，提高数据分析的结果的准确性和可靠性D.增加数据的多样性，提高数据分析的结果的创新性和实用性22、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。假设我们要展示不同地区销售额的分布情况。以下关于数据可视化的描述，哪一项是不准确的？（）A.柱状图适合比较不同类别之间的数量差异B.折线图常用于展示数据随时间的变化趋势C.饼图能够清晰地显示各部分数据占总体的比例关系，但不适合数据类别过多的情况D.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对数据分析的帮助不大23、在进行数据分析时，如果需要对数据进行分组统计，以下哪个函数在Python中经常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()24、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25、数据分析中的数据融合是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和客户数据，以下关于数据融合方法的描述，正确的是：（）A.简单地将数据拼接在一起，不处理数据格式和语义的差异B.不进行数据的清洗和转换，直接使用原始数据进行融合C.运用数据清洗、转换和匹配技术，解决数据格式、单位和语义的不一致，确保融合后数据的准确性和可用性D.认为数据融合不会引入误差和冲突，不进行质量检查二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）描述在数据分析中，如何进行模型的选择和比较，包括不同模型的性能评估指标和可视化方法，并举例分析。2、（本题5分）简述数据挖掘中的Web挖掘，包括网页内容挖掘、用户行为挖掘等，说明其在互联网领域的应用。3、（本题5分）简述数据分析师应具备的技能和知识体系，包括统计学、编程、业务理解等方面，并说明如何不断提升这些能力。4、（本题5分）描述在数据分析中，如何使用SQL语言进行数据查询和处理，包括复杂的连接操作、聚合函数的应用等。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线房产中介平台积累了房源数据、客户需求、成交情况等。提高房产交易的效率和客户满意度。2、（本题5分）一家旅游公司拥有大量的游客行程安排、消费记录、景点评价等数据。研究怎样根据这些数据预测旅游热点和需求趋势，优化旅游产品和服务。3、（本题5分）一家健身俱乐部记录了会员的数据，包含会员类型、锻炼项目、锻炼频率、消费金额等。探讨不同会员类型对锻炼项目的选择倾向和消费行为。4、（本题5分）某连锁酒店拥有各分店的入住率、客人评价、价格策略等数据。分析如何借助这些数据优化酒店的定价和市场推广策略。5、（本题5分）一家手机应用商店的摄影类应用记录了数据，包括应用功能、用户评分、更新频率、下载量等。探讨应用功能和更新频率对用户评分和下载量的作用。四、论述题（本大题共3个小题