常州工学院《跨媒体数据可视化》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《跨媒体数据可视化》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，数据安全的措施有很多，其中访问控制是一种重要的措施。以下关于访问控制的描述中，错误的是？（）A.访问控制可以限制用户对数据的访问权限B.访问控制可以防止数据的泄露和篡改C.访问控制可以分为身份认证和授权两个环节D.访问控制只适用于企业内部的数据管理，对于外部数据无法进行控制2、在数据分析的异常检测中，假设要从大量的交易数据中找出异常的交易行为，例如高额、频繁或不符合常规模式的交易。以下哪种异常检测方法可能更能有效地发现这些异常？（）A.基于统计的方法，设定阈值判断异常B.基于距离的方法，计算数据点之间的距离C.基于密度的方法，根据数据的局部密度D.不进行异常检测，认为所有交易都是正常的3、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能有效描述数据特征。假设要分析一组学生考试成绩的集中趋势和离散程度，以下关于统计指标选择的描述，正确的是：（）A.仅使用平均数来描述成绩的集中趋势，忽略中位数和众数B.用方差衡量离散程度，但不考虑标准差C.同时采用平均数、中位数和众数来描述集中趋势，并结合标准差和方差衡量离散程度D.随意选择一个统计指标，不考虑其适用场景和数据特点4、数据分析中的异常值检测对于识别数据中的异常情况非常重要。假设在一个生产过程的质量控制数据集中发现了异常值，以下哪种方法可能有助于确定这些异常值是由随机误差还是系统故障引起的？（）A.比较异常值与历史数据的模式B.查看生产过程中的其他相关参数C.咨询生产线上的工作人员D.以上方法都可能有帮助5、假设要对大量数据进行快速排序，以下哪种算法在平均情况下性能较好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.选择排序6、在数据挖掘中，关联规则挖掘是一种常见的方法。以下关于关联规则的描述，正确的是：（）A.关联规则只能用于发现商品之间的购买关联B.支持度表示同时购买两种商品的顾客比例C.置信度越高，说明规则的可靠性越强D.提升度小于1时，表示两种商品存在负相关关系7、对于一个包含多个变量的数据集，若要找出变量之间的潜在结构关系，以下哪种方法较为有效？（）A.主成分分析B.判别分析C.对应分析D.典型相关分析8、数据分析中，数据可视化的作用不仅仅是美观。以下关于数据可视化作用的说法中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势B.数据可视化可以提高数据分析的效率，减少分析时间和成本C.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力，使分析结果更容易被接受D.数据可视化只是为了让数据分析报告看起来更漂亮，对分析结果没有实质性的帮助9、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）可以帮助我们初步了解数据的特征。假设你刚刚获得一个新的数据集，以下关于EDA的步骤，哪一项是最应该首先进行的？（）A.绘制数据的直方图和箱线图B.计算数据的基本统计量，如均值、中位数等C.检查数据的缺失值和异常值D.对数据进行聚类分析10、在对一家餐厅的营业数据进行分析，例如菜品销售数量、顾客评价、营业时间段等，以制定营销策略和优化菜单。以下哪个因素可能对餐厅的盈利能力产生最大影响？（）A.热门菜品的推广B.营业时间段的调整C.菜单的更新和优化D.以上都是11、在数据仓库中，星型模型和雪花模型是常见的数据模型。以下关于这两种模型的比较，错误的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更节省存储空间C.星型模型的查询效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更适合复杂的业务需求12、在处理大规模数据时，分布式计算框架如Hadoop被广泛应用。假设要对数十亿行的日志数据进行分析，以下哪个Hadoop组件可能主要负责数据的存储？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive13、在数据分析中，数据的归一化和标准化是常见的操作。假设你有一个包含不同量纲特征的数据集，以下关于这两种操作的作用，哪一项是最关键的？（）A.使数据符合正态分布，便于进行统计分析B.消除特征之间的量纲差异，使不同特征具有可比性C.增加数据的多样性和复杂性D.没有实际作用，可以忽略14、假设要从多个数据分析模型中选择最优的一个，以下关于模型选择的描述，正确的是：（）A.选择模型参数最多的那个，因为它更复杂，性能更好B.根据训练集上的表现来选择模型，无需考虑测试集C.综合考虑模型的复杂度、准确性和泛化能力来做出选择D.只要模型在某个特定指标上表现出色，就选择该模型15、在数据分析中，数据挖掘算法的选择很重要。以下关于数据挖掘算法选择的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘算法的选择应根据数据的特点、分析目的和计算资源等因素来确定B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题，没有一种算法是万能的C.选择数据挖掘算法时，可以参考其他类似项目的经验，但不能完全照搬D.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，其他因素如计算效率等可以忽略不计16、在数据分析中，模型的可解释性对于理解模型的决策过程和结果非常重要。假设建立了一个用于信用评估的模型，需要向决策者解释模型是如何做出信用评分的。以下哪种模型在提供可解释性方面更具优势？（）A.决策树模型B.神经网络模型C.随机森林模型D.以上模型可解释性相同17、在进行数据分析时，数据采样是一种常见的技术。假设要从一个大规模的数据集中抽取样本进行分析，以下关于数据采样的描述，哪一项是不准确的？（）A.随机采样能够保证每个数据点被抽取的概率相等，具有较好的代表性B.分层采样可以根据某些特征将数据集分层，然后从各层中抽取样本，以确保样本的多样性C.采样的样本量越大，分析结果就越接近总体的真实情况，但也会增加计算成本D.数据采样可以随意进行，不需要考虑数据的分布和特征18、数据分析中，数据分析方法的选择应根据具体问题来确定。以下关于数据分析方法选择的说法中，错误的是？（）A.不同的数据分析方法适用于不同类型的问题和数据，需要根据实际情况进行选择B.数据分析方法的选择可以参考前人的研究经验和案例，但不能完全依赖C.选择数据分析方法时，应考虑方法的准确性、效率和可解释性等因素D.数据分析方法一旦确定就不能再进行调整和改变，否则会影响分析结果的可靠性19、当分析一组数据的离散程度时，以下哪个指标不仅考虑了数据的偏离程度，还考虑了数据的分布形态？（）A.方差B.标准差C.平均差D.变异系数20、在数据分析中，数据预处理的步骤包括数据清洗、转换和归一化等。假设我们要对一组数值型数据进行预处理。以下关于数据预处理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据转换可以将数据映射到不同的范围或格式，便于后续分析B.归一化可以将数据缩放到相同的范围，避免不同量级数据的影响C.数据预处理对数据分析的结果影响不大，可以随意进行D.对于离群点，可以采用截断或Winsorize等方法进行处理二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在进行数据分析时，如何选择合适的数据存储格式？请考虑数据量、读写性能、数据结构等因素，并举例说明。2、（本题5分）简述异常值检测的方法和原理，说明异常值对数据分析结果的影响，以及如何在实际数据中识别和处理异常值。3、（本题5分）描述数据仓库中的维度建模方法，包括星型模型和雪花模型的特点和适用场景，并说明如何根据业务需求选择合适的模型。4、（本题5分）解释什么是数据融合，说明其在多源数据整合中的重要性，并列举至少两种数据融合的方法和应用场景。5、（本题5分）解释数据分析中的因果推断的概念和方法，说明其与相关性分析的区别，并举例说明在实际问题中的应用。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。2、（本题5分）某电商直播平台记录了不同主播在不同时间段的直播数据和销售业绩。探讨如何依据这些数据制定主播的排班和激励机制。3、（本题5分）某网约车平台收集了司机和乘客的行程数据、评价数据、投诉数据等。思考如何通过这些数据提升平台的服务质量和安全性。4、（本题5分）一家零食店拥有销售数据、顾客口味偏好、新品推广效果等。研发新的零食产品，提高店铺竞争力。5、（本题5分）某电商平台的家居用品类目拥有销售数据、用户搜索关键词、商品评价等。分析家居用品市场的需求趋势和用户关注点，改进产品推荐和选品策略。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）探讨在智能电网中，如何利用数据分析优化电力调度和