东莞理工学院《数据分析方法》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页东莞理工学院

《数据分析方法》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、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2、在处理大数据时，分布式计算框架发挥了重要作用。以下关于分布式计算框架的描述，正确的是：（）A.Hadoop仅适用于数据存储，不支持数据处理B.Spark相比Hadoop，在迭代计算方面性能更优C.分布式计算框架可以解决数据的一致性问题，但无法提高计算效率D.分布式计算框架中的节点之间不需要进行通信和协调3、在数据分析项目中，数据分析师需要与不同部门进行沟通合作。以下关于跨部门沟通的描述，错误的是：（）A.明确各部门的需求和期望有助于提高合作效率B.数据分析师应该主导整个项目，无需考虑其他部门的意见C.建立良好的沟通机制可以及时解决问题和避免冲突D.理解不同部门的业务知识对于数据分析的结果应用至关重要4、在数据分析中，选择合适的数据分析方法至关重要。关于描述性统计分析和推断性统计分析，以下叙述不正确的是（）A.描述性统计分析主要用于对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和总结B.推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行估计和假设检验C.描述性统计分析只能提供数据的基本信息，对于深入了解数据的内在规律和关系作用有限D.在实际应用中，通常先进行描述性统计分析，然后根据研究目的和数据特点选择是否进行推断性统计分析5、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6、关于数据分析中的数据降维，假设数据集具有高维度，但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率，以下哪种降维方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息C.局部线性嵌入（LLE），保留局部结构D.不进行降维，直接处理高维数据7、数据分析中的文本分类任务需要对大量文本进行自动分类。假设要对新闻文章进行分类，如政治、经济、体育等类别，文本内容多样且语言表达复杂。以下哪种方法在处理这种多类别文本分类问题时更能提高分类准确性？（）A.使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）B.基于词向量的传统机器学习分类算法C.依赖人工制定的分类规则D.随机分类8、在进行数据分析时，如果需要对数据进行降维并保留数据的主要特征，以下哪种方法基于矩阵分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.独立成分分析D.以上都是9、在数据挖掘中，若要发现数据中隐藏的模式和关联规则，以下哪种算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.随机森林算法10、在进行数据可视化时，若要展示数据的层次结构，以下哪种图表较为合适？（）A.树形图B.旭日图C.和弦图D.以上都是11、数据分析中的异常检测用于识别数据中的异常值或异常模式。假设你在分析一家公司的财务数据，以检测可能的欺诈行为。以下关于异常检测方法的选择，哪一项是最具挑战性的？（）A.基于统计的方法，如设定阈值来判断异常B.利用机器学习算法，如孤立森林，自动识别异常C.结合领域知识和人工判断来确定异常D.完全依赖数据的直观观察来发现异常12、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13、回归分析是数据分析中的常用方法。假设要研究广告投入与销售额之间的关系，以下关于回归分析的描述，正确的是：（）A.简单线性回归足以捕捉广告投入和销售额之间的复杂非线性关系B.多元线性回归中，自变量越多，模型的解释能力就越强C.在建立回归模型前，不需要对数据进行标准化处理D.回归模型的拟合优度（R²）越高，说明模型对数据的拟合效果越好14、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15、在数据库设计中，以下哪个原则有助于提高数据库的性能和可扩展性？（）A.规范化B.反规范化C.减少冗余D.增加索引16、数据分析过程中，数据清洗是重要的环节。以下关于数据清洗目的的说法中，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量，为后续分析提供可靠基础B.统一数据格式和单位，使不同来源的数据能够进行有效的整合和比较C.数据清洗可以增加数据的数量，从而提高数据分析结果的准确性D.修复数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免因缺失数据而影响分析结果17、在数据分析项目中，与利益相关者的沟通和理解需求至关重要。假设你正在为一家企业进行数据分析，以下关于需求沟通的方法，哪一项是最有效的？（）A.使用大量的技术术语和复杂的图表来解释分析过程B.以通俗易懂的语言，结合实际案例说明分析的目标和结果C.只与技术人员沟通，忽略非技术背景的利益相关者D.不与利益相关者沟通，自行决定分析的方向和重点18、数据分析中的特征选择旨在从众多特征中挑选出最有价值的特征。假设要从一组高度相关的特征中进行选择，以下哪种方法可能是合适的？（）A.基于相关性的特征选择B.基于递归消除的特征选择C.基于随机森林的特征重要性评估D.以上方法都可以19、关于数据分析中的回归分析，假设要研究员工的工作年限与工资收入之间的关系。数据存在一定的噪声和非线性特征。以下哪种回归模型可能更适合捕捉这种复杂的关系？（）A.线性回归，假设关系是线性的B.多项式回归，考虑非线性关系C.逻辑回归，处理二分类问题D.不进行回归分析，仅通过描述性统计观察20、在构建数据分析模型时，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上表现很差，这可能表明发生了什么？（）A.模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式B.模型过于复杂，对训练数据过度拟合C.数据中存在噪声，影响了模型的性能D.测试集的数据质量有问题21、假设要分析不同产品类别的市场份额及其变化趋势，以下关于市场份额分析的描述，正确的是：（）A.只计算当前的市场份额，不考虑历史数据B.市场份额的变化趋势可以通过简单的差值计算得出C.考虑竞争对手的策略和市场动态对市场份额的影响，进行综合分析D.市场份额分析只适用于成熟的市场，对于新兴市场没有意义22、在数据挖掘中，若要对文本数据进行分类，以下哪种算法可能会被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能23、在进行数据分析时，若要研究某电商平台用户的购买行为与年龄、性别、地域等因素的关系，以下哪种分析方法最为合适？（）A.描述性统计分析B.相关性分析C.回归分析D.因子分析24、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们构建了一个决策树来预测客户是否会购买某产品，以下哪个因素可能影响决策树的复杂度和准确性？（）A.特征选择B.分裂准则C.剪枝策略D.以上都是25、数据分析中的描述性统计能够提供数据的基本特征。假设要分析一组学生的考试成绩，以下关于描述性统计的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值可以反映成绩的平均水平，但容易受到极端值的影响B.中位数能够较好地抵御极端值的干扰，代表数据的中间位置C.标准差越大，说明成绩的分布越分散，但这并不一定意味着数据质量差D.只要计算了均值和中位数，就足以全面了解数据的分布情况，不需要考虑其他统计量二、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，如何进行数据的可复用性设计，包括数据格式规范、接口定义等方面的考虑。2、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的特征工程以适应深度学习模型？请阐述包括数据归一化、特征提取等方法，并举例说明。3、（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。4、（本题5分）解释什么是模型压缩技术，说明其在减少模型计算量和存储需求方面的应用和方法，并举例分析。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家运动品牌的户外装备销售数据涵盖产品类型、价格、销售地区、季节因素等。研究不同销售地区在不同季节对户外装备的需求和价格敏感度。2、（本题5分）某外卖平台的夜宵类目存有商家数据，包括菜品特色、销售额、配送范围、用户消费习惯等。分析不同菜品特色的销售额与配送范围和用户消费习惯的关联。3、（本题5分）某金融公司拥有客户的信用记录、贷款金额、还款情况等数据。分析客户的信用风险，构建信用评估模型，以降低贷款违约率。4、（本题5分）一家在线旅游平台的跟团游产品数据包含行程安排、价格、出发地、游客评价等。探讨不同行程安排和价格的跟团游在不同出发地的受欢迎程度和游客评价。5、（本题5分）某在线围棋教学平台保存了学生对弈数据、棋力提升情况、教学方法评价等。优化围棋教学模式和课程安排。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在物流企业的成本管理中，如何利用数据分析来降低运输成本、仓储成本和运营成本？请深入探讨成本数据的收集和分析方法，以及基于数据分析的成本控制策略和效果