广西农业职业技术大学《复杂数据预处理实战》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页广西农业职业技术大学《复杂数据预处理实战》

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，数据隐私和安全是需要关注的重要问题。假设要处理包含个人敏感信息的数据，以下关于数据隐私和安全的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以采用数据加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，保护数据的机密性B.匿名化和脱敏处理可以在一定程度上保护个人隐私，但需要注意处理方法的合理性C.只要数据在企业内部使用，就不需要考虑数据隐私和安全的问题D.遵守相关的法律法规和行业规范，是保障数据隐私和安全的基本要求2、在数据挖掘的关联规则挖掘中，以下哪个指标用于衡量规则的有效性和实用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、数据分析中的回归分析用于建立自变量和因变量之间的关系模型。假设我们要研究房价与房屋面积、地理位置等因素的关系。以下关于回归分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.多元线性回归可以同时考虑多个自变量对因变量的影响B.回归模型的拟合优度可以通过R平方值来评估C.存在共线性问题时，回归模型的参数估计会不准确，但不影响预测效果D.可以通过逐步回归等方法选择对因变量有显著影响的自变量4、在进行数据分析时，特征工程对于模型的性能有着重要影响。假设你正在处理一个预测房价的数据集，包含房屋面积、房间数量、地理位置等特征。以下关于特征工程的操作，哪一项是最需要谨慎处理的？（）A.对数值型特征进行标准化或归一化处理，使其具有相同的量纲B.将地理位置转换为经纬度数值，并作为新的特征C.基于现有特征创建新的交互特征，如房屋面积与房间数量的乘积D.随意删除一些看起来不重要的特征，以简化模型5、在进行数据可视化时，颜色的选择和运用可以影响信息的传达效果。假设你要展示不同产品类别的销售业绩对比，以下关于颜色选择的原则，哪一项是最需要遵循的？（）A.选择鲜艳和对比度高的颜色，吸引观众注意力B.使用随机的颜色分配，增加视觉的多样性C.基于数据的逻辑和意义，选择有区分度且符合认知习惯的颜色D.只使用自己喜欢的颜色，不考虑数据的特点6、在数据分析的生存分析中，假设研究患者接受某种治疗后的生存时间。数据可能存在删失情况，即部分患者的生存时间未被完整观测到。以下哪种生存分析方法可能更适合处理这种情况？（）A.Kaplan-Meier估计，绘制生存曲线B.Cox比例风险模型，考虑多个因素C.Log-rank检验，比较两组生存曲线D.不进行生存分析，忽略删失数据7、在时间序列数据分析中，预测未来值是一个重要的应用。假设我们有一个股票价格的时间序列数据，想要预测未来一段时间的价格走势，以下哪种方法可能较为有效？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取决于数据特点8、假设正在分析一个网站的用户行为数据，以优化网站布局。以下关于用户行为分析的描述，正确的是：（）A.只关注用户的点击次数，就能了解用户的兴趣和偏好B.页面停留时间越短，说明用户对该页面越感兴趣C.分析用户的访问路径可以发现网站的热门页面和流程瓶颈D.用户的注册信息对分析用户行为没有帮助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11、数据分析中的探索性数据分析（EDA）有助于理解数据的特征和分布。假设我们正在分析一个关于股票市场的数据集，包括股票价格、成交量等变量。在进行EDA时，以下哪种可视化方法可能最有助于发现价格和成交量之间的潜在关系？（）A.柱状图B.折线图C.散点图D.箱线图12、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13、在数据分析中，模型的选择和调优需要根据数据和问题的特点进行。假设我们要解决一个分类问题。以下关于模型选择和调优的描述，哪一项是不准确的？（）A.不同的模型在不同的数据集上表现可能不同，需要进行试验和比较B.可以通过调整模型的超参数来优化模型的性能C.模型越复杂，性能就一定越好，应该优先选择复杂的模型D.可以使用网格搜索、随机搜索等方法进行超参数调优14、数据分析在交通领域的应用日益重要。以下关于数据分析在交通流量预测中的作用，不准确的是（）A.可以基于历史交通数据和实时监测数据，预测未来一段时间内的交通流量变化B.帮助交通管理部门优化信号灯设置，缓解交通拥堵C.数据分析能够为智能导航系统提供实时的路况信息，为驾驶员规划最优路线D.数据分析在交通流量预测中的作用有限，无法应对突发的交通事件和特殊情况15、在数据预处理阶段，对于含有大量缺失值的数据，以下哪种处理方法不一定合适？（）A.直接删除含有缺失值的记录B.用均值、中位数或众数来填充缺失值C.通过建立模型来预测缺失值D.对缺失值不做任何处理16、数据分析中的数据质量评估包括准确性、完整性、一致性等多个方面。假设一个数据集在准确性方面表现良好，但在一致性方面存在问题，可能的原因是什么？（）A.数据录入时的错误B.不同数据源的数据整合不当C.数据更新不及时D.以上原因都有可能17、在数据分析中，数据分析报告是传达分析结果的重要方式。以下关于数据分析报告的说法中，错误的是？（）A.数据分析报告应包括问题背景、分析方法、结果呈现和结论建议等内容B.数据分析报告应使用简洁明了的语言，避免使用专业术语和复杂的公式C.数据分析报告的结果应具有客观性和可靠性，不能带有主观偏见D.数据分析报告的格式和风格可以随意选择，只要能表达清楚分析结果即可18、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19、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。假设我们有一个包含房屋属性（面积、房间数量、地理位置等）和价格的数据集，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始特征进行建模，无需进行任何特征转换和构建B.对地理位置进行独热编码可以有效地将其纳入模型C.特征缩放对模型的性能没有影响，可忽略D.增加一些与房屋价格无关的特征，能够提高模型的准确性20、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。为了得到准确和可靠的分析结果，需要对数据进行有效的清洗。以下哪种数据清洗方法在处理这种复杂的数据质量问题时最为有效？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用均值或中位数填充缺失值C.通过数据验证规则纠正错误数据D.以上方法结合使用二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）决策树是一种常用的数据分析算法，请解释其工作原理和如何通过剪枝来避免过拟合，以及在哪些领域有广泛应用。2、（本题5分）在进行数据分析时，如何处理跨领域数据的整合和分析？阐述数据标准化和领域适配的方法，并举例说明。3、（本题5分）解释数据分析中的模型选择和超参数调优的方法，如网格搜索、随机搜索等，并说明如何根据数据特点和问题选择合适的模型和调优策略。4、（本题5分）在进行数据分析时，如何处理数据的动态变化和实时性要求？列举至少两种应对方法，并举例说明。5、（本题5分）在进行回归分析时，如何判断模型的拟合优度？解释常用的评估指标如R平方值的含义和作用，并说明如何改进拟合不好的模型。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线象棋教学平台积累了学员对弈数据、棋艺进步情况、教学资源满意度等。丰富象棋教学资源，提高教学质量。2、（本题5分）某电商平台的办公用品类目存有销售数据，包括品牌、产品类别、价格、销量、企业用户规模等。分析不同企业用户规模对办公用品品牌和类别的采购偏好及价格敏感度。3、（本题5分）某外卖平台的早餐类目存有商家数据，包括菜品类型、销售额、配送时间、用户下单时间等。分析不同菜品类型的销售额与配送时间和用户下单时间的关联。4、（本题5分）某网约车平台拥有司机和乘客的数据，包括接单时间、行程距离、费用、乘客评价等。分析司机的接单时间分布和行程距离对费用和乘客评价的影响。5、（本题5分）某城市的交通管理部门掌握了道路车流量、交通事故记录、信号灯设置等数据。分析如何借助这些数据优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵。四、论述题（本大题共3个小题，