重庆移通学院《Pthon数据分析与挖掘基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页重庆移通学院

《Pthon数据分析与挖掘基础》2023-2024学年第二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2、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）3、数据分析中的数据预处理包括数据标准化和归一化。假设要处理一个包含不同量纲特征的数据集，如身高、体重和年龄，为了使这些特征在后续分析中具有可比性。以下哪种数据标准化或归一化方法更适合？（）A.Z-score标准化B.Min-Max归一化C.Decimalscaling标准化D.以上方法效果相同4、对于一个具有多个特征的数据集合，若要进行特征工程，以下哪些操作可能会被执行？（）A.特征缩放B.特征选择C.特征构建D.以上都是5、数据分析中的特征工程用于创建和选择对模型有用的特征。假设我们要对一组图像数据进行分析。以下关于特征工程的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过提取图像的颜色、形状、纹理等特征来表示图像B.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C.特征工程只适用于结构化数据，对图像、音频等非结构化数据不适用D.可以使用特征缩放、编码等方法对特征进行预处理6、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7、在数据分析的市场调研中，假设要了解消费者对新产品的偏好和需求。以下哪种数据收集方法可能获得更深入和真实的反馈？（）A.在线调查问卷B.面对面访谈C.电话调查D.不进行调研，依靠以往经验推测8、在数据库管理中，若要确保数据的一致性和完整性，通常会使用哪种约束？（）A.主键约束B.外键约束C.唯一约束D.以上都是9、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。假设我们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，以下哪种假设检验方法可能适用？（）A.t检验B.方差分析C.卡方检验D.以上都有可能，取决于数据特点10、在数据分析中，深度学习模型在处理复杂数据方面表现出色。假设我们要使用深度学习进行图像识别。以下关于深度学习在数据分析中的描述，哪一项是错误的？（）A.卷积神经网络（CNN）是常用于图像识别的深度学习模型B.深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源C.深度学习模型的训练过程简单，不需要进行调优和优化D.深度学习可以与传统的数据分析方法结合，提高分析效果11、在进行数据挖掘任务时，关联规则挖掘可以发现数据中的频繁项集。假设在一个超市购物数据集中，发现面包、牛奶和鸡蛋经常一起被购买。如果要进一步提高关联规则的实用性，以下哪个步骤可能是必要的？（）A.增加更多商品种类到分析中B.考虑商品的促销活动对购买行为的影响C.分析不同时间段的购买模式差异D.以上步骤都可能有帮助12、假设我们正在分析一家公司的销售数据，发现某个月的销售额异常高。在进一步分析时，首先应该考虑的因素是？（）A.促销活动B.数据录入错误C.市场需求突然增加D.竞争对手表现不佳13、在对一个社交网络的用户关系数据进行分析，例如好友关系、群组活动等，以发现社区结构和关键节点。以下哪种算法可能在社区发现和关键人物识别中表现出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是14、对于一个包含分类变量和数值变量的数据集，若要进行关联规则挖掘，以下哪种方法较为合适？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是15、在数据分析中，需要对缺失值进行处理，例如在一个包含客户信息的数据集里，部分客户的年龄数据缺失。以下哪种处理缺失值的方法可能是合适的？（）A.直接删除包含缺失值的记录B.用平均值或中位数填充C.根据其他相关变量进行推测填充D.以上都是16、在数据分析中，数据可视化的工具有很多，其中Tableau是一种常用的工具。以下关于Tableau的描述中，错误的是？（）A.Tableau可以连接多种数据源，进行数据的导入和整合B.Tableau可以制作各种类型的图表，进行数据可视化C.Tableau的操作简单易学，适用于非专业用户D.Tableau只能处理小规模数据集，对于大规模数据集无法处理17、在数据分析中，时间序列分析用于处理具有时间顺序的数据。假设我们要分析股票价格的历史数据。以下关于时间序列分析的描述，哪一项是错误的？（）A.可以使用移动平均等方法对时间序列进行平滑处理，去除噪声B.自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）可以用于预测时间序列的未来值C.时间序列数据一定是平稳的，不需要进行平稳性检验D.可以结合多种时间序列模型，提高预测的准确性18、在探索性数据分析（EDA）中，以下关于数据探索方法的描述，正确的是：（）A.只查看数据的统计摘要，就能全面了解数据的特征B.绘制箱线图可以直观展示数据的分布和异常值情况C.相关性分析对于所有类型的数据都能得出明确的结论D.EDA只是初步步骤，对后续的深入分析没有帮助19、在数据分析中，建立合适的预测模型是常见的任务。假设你要预测下个月某产品的销售量，有历史销售数据和相关的市场因素数据。以下关于预测模型的选择，哪一项是最需要考虑的因素？（）A.模型的复杂程度，越复杂的模型通常预测效果越好B.数据的特点和规模，选择适合数据的模型C.模型的训练时间，选择训练速度快的模型D.模型在其他类似问题中的应用效果，直接套用20、在进行数据分析的实验时，交叉验证是常用的评估模型稳定性的方法。假设你在比较不同的分类算法，以下关于交叉验证策略的选择，哪一项是最合理的？（）A.简单随机划分数据集，进行多次训练和验证B.使用K折交叉验证，平均多个结果以获得更可靠的评估C.采用留一法交叉验证，确保每个样本都被用于验证D.不进行交叉验证，只进行一次训练和验证二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的缺失值插补？请阐述常见的插补方法和选择策略，并举例说明在实际数据中的应用。2、（本题5分）描述数据隐私保护中的差分隐私技术的原理和应用场景，说明其优缺点，并举例说明如何在实际数据分析中应用差分隐私。3、（本题5分）简述数据分析师如何撰写清晰、准确、有说服力的数据分析报告，包括报告结构、图表运用、文字表述等方面。4、（本题5分）简述数据挖掘中的社交网络分析，包括中心性分析、社区发现等，说明其在社交平台和企业中的应用。5、（本题5分）简述数据挖掘中的生物信息挖掘，包括基因序列分析、蛋白质结构预测等，说明其在生命科学中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某电信运营商拥有用户的通话记录、短信数据、流量使用情况等信息。思考如何通过这些数据发现用户的行为模式，推出更合适的套餐。2、（本题5分）某物流企业掌握了不同运输方式的成本数据、运输时效、货物损坏率等。探讨怎样利用这些数据选择最优的运输方式和优化物流方案。3、（本题5分）某在线拉丁舞鞋销售平台记录了销售数据、舞鞋款式热度、用户尺码分布等。及时补货热门款式和尺码，提高销售效率。4、（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。5、（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。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在电信行业，客户流失预测和套餐优化需要深入的数据分析。以某电信运营商为例，分析如何运用数据分析来识别潜在的流失客户、制定挽留策略、优化套餐设计，以及如何提升数据驱动决策的执行力和效果。2、（本题10分）在农业物联网领域，传感器收集的土壤湿度、温度和作