广西理工职业技术学院《数据分析方法与应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页广西理工职业技术学院《数据分析方法与应用》

2023-2024学年第一学期期末试卷院(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30个小题，每小题1分，共30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、数据分析中的回归分析常用于预测和建模。假设要建立一个模型来预测房屋价格，考虑房屋面积、地理位置、房龄等因素。以下哪种回归分析方法在处理这种多因素预测问题时表现更为出色？（）A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归2、在数据分析中的关联规则挖掘中，以下关于支持度和置信度的说法，错误的是（）A.支持度表示项集在数据集中出现的频率，用于衡量规则的普遍性B.置信度表示在包含前提条件的事务中同时包含结论的概率，用于衡量规则的可靠性C.通常情况下，支持度和置信度越高，关联规则越有价值D.只关注支持度或置信度其中一个指标就可以确定有效的关联规则，另一个指标可以忽略3、数据分析中，数据可视化的创新可以带来更好的用户体验。以下关于数据可视化创新的说法中，错误的是？（）A.数据可视化创新可以包括使用新的图表类型、交互方式和可视化技术等B.数据可视化创新应结合具体的问题和数据特点，不能为了创新而创新C.数据可视化创新可以提高数据分析的效率和准确性，增强数据的说服力D.数据可视化创新只需要关注技术层面，不需要考虑用户的需求和感受4、在数据分析中，数据可视化的方法有很多，其中柱状图是一种常用的图表类型。以下关于柱状图的描述中，错误的是？（）A.柱状图可以用来比较不同类别之间的数据大小B.柱状图可以显示数据的分布情况和趋势C.柱状图的柱子宽度应该根据数据的数量进行调整D.柱状图的柱子颜色可以根据需要进行选择和设置5、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6、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7、数据分析中，选择合适的可视化方法能够更有效地传达数据中的信息。假设你要展示不同地区在过去十年间的人口增长趋势。以下关于可视化方法的选择，哪一项是最合适的？（）A.使用饼图来展示每个地区在特定年份的人口占比B.运用折线图来呈现各地区人口随时间的变化情况C.借助柱状图比较不同地区在同一时间点的人口数量D.选择散点图来分析人口增长与其他因素的关系8、对于一个具有时间戳的数据集合，若要进行时间序列分析，以下哪个工具或库可能会被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn9、在进行数据可视化时，如果数据的量级差异较大，为了更清晰地展示数据分布，以下哪种处理方式较为合适？（）A.使用相同的坐标轴刻度B.对数据进行标准化处理C.只展示部分数据D.采用多个图表分别展示10、在处理时间序列数据时，例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格，以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.随机森林模型11、数据预处理中的特征工程用于创建有意义的特征。假设要为一个机器学习模型准备输入特征，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始数据的所有特征，不进行任何处理和转换B.随意创建新的特征，不考虑其合理性和有效性C.基于对数据的理解和业务知识，进行特征选择、提取、构建和变换，以提高模型的性能和可解释性D.认为特征工程对模型性能影响不大，不重视这一环节12、在进行关联分析时，如果两个商品的支持度很高，但置信度很低，说明：（）A.这两个商品经常被同时购买，但这种关联不是很可靠B.这两个商品很少被同时购买，但一旦同时购买，关联很强C.这种关联是虚假的，没有实际意义D.无法得出明确的结论13、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14、在数据分析中，数据的可解释性对于决策支持很重要。假设要向管理层解释一个预测销售趋势的模型结果，以下关于数据可解释性方法的描述，正确的是：（）A.使用复杂的数学公式和技术术语，让管理层难以理解B.不提供任何解释，让管理层自行判断C.采用简单直观的图表、案例分析和通俗易懂的语言，解释模型的输入、输出和决策依据，帮助管理层做出明智的决策D.认为数据可解释性不重要，只要模型预测准确就行15、数据分析中的模型选择需要根据问题的特点和数据的性质来决定。假设要预测股票价格的短期波动，数据具有高噪声和非线性特征。以下哪种模型在处理这种复杂的金融数据时更有可能取得较好的预测效果？（）A.线性回归模型B.决策树模型C.支持向量回归模型D.深度学习模型16、在数据分析的抽样方法中，假设要从一个大规模的数据集中抽取一部分样本进行分析。为了保证样本具有代表性，以下哪种抽样方法可能是较好的选择？（）A.简单随机抽样，每个个体被抽取的概率相等B.分层抽样，按不同层次分别抽样C.系统抽样，按照一定的间隔抽取D.不进行抽样，直接分析整个数据集17、在进行数据分析时，如果数据分布呈现右偏态，以下哪种统计量更能代表数据的集中趋势？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差18、数据可视化是数据分析的重要手段之一。以下关于数据可视化的作用，不准确的是（）A.数据可视化能够将复杂的数据以直观、易懂的图形和图表形式呈现，帮助人们快速理解数据的含义和趋势B.通过数据可视化，可以发现数据中的隐藏模式、异常值和关系，为进一步的分析提供线索C.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对于数据分析的实质内容没有太大帮助D.好的数据可视化能够有效地传达信息，支持决策制定，并与他人分享分析结果19、某电商平台想要了解商品销量与广告投入之间的关系，收集了大量数据。以下关于数据预处理的步骤，不正确的是？（）A.检查数据的完整性B.直接删除所有缺失值C.处理异常值D.对数据进行标准化20、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的销售额及其随时间的变化趋势，以下哪种可视化图表可能是最适合的？（）A.饼图B.柱状图C.折线图D.箱线图21、在数据分析中，建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，适用于简单的预测问题B.决策树模型易于理解和解释，但可能会出现过拟合的问题C.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，性能通常优于单个决策树D.预测模型一旦建立，就不需要根据新的数据进行更新和调整22、数据分析中的生存分析常用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者接受某种治疗后疾病复发的时间，以下哪个概念是生存分析中的关键指标？（）A.生存函数B.风险函数C.中位生存时间D.以上都是23、在进行回归分析时，如果残差不满足正态分布，可能会对模型产生什么影响？（）A.影响模型的准确性B.导致系数估计有偏差C.模型的预测能力下降D.以上都是24、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营销策略是否有效。以下关于假设检验的描述，哪一项是不正确的？（）A.零假设通常表示没有差异或没有效果B.通过计算检验统计量和p值来决定是否拒绝零假设C.p值越小，说明拒绝零假设的证据越充分D.假设检验的结果一定能够准确地反映实际情况，不存在误差25、在数据分析中，对于一个包含大量金融交易数据的数据集，需要检测是否存在异常交易行为，例如突然的大额交易、频繁的小额交易等。以下哪种技术可能在异常检测中发挥重要作用？（）A.聚类分析B.决策树C.孤立森林算法D.以上都不是26、数据分析中的特征选择用于筛选出对目标变量最有预测能力的特征。假设要分析一个包含数百个特征的数据集，以预测某种疾病的发生概率。以下哪种特征选择方法在处理这种高维度数据时更能有效地筛选出关键特征？（）A.过滤式特征选择B.包裹式特征选择C.嵌入式特征选择D.以上方法效果相同27、在处理大数据集时，分布式计算框架可以提高计算效率。假设要对海量的用户行为数据进行分析，以下关于分布式计算框架选择的描述，正确的是：（）A.不考虑数据规模和计算需求，随意选择一个分布式框架B.选择一个复杂但功能强大的分布式框架，不考虑团队的技术能力和维护成本C.根据数据特点、计算任务和团队技术水平，选择合适的分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，并进行合理的配置和优化D.认为分布式计算框架可以解决所有性能问题，不关注数据的分区和并行处理策略28、在数据分析中，数据挖掘的应用领域非常广泛。以下关于数据挖掘应用领域的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘可以应用于市场营销、金融、医疗、电商等多个领域B.数据挖掘可以帮助企业进行客户细分、风险评估、产品推荐等工作C.数据挖掘的应用需要结合具体的业务问题和数据特点，不能盲目使用D.数据挖掘只适用于大规模企业，对于中小企业来说没有实际应用价值29、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30、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。为了得到高质量、准确且可用的数据，以下哪种数据清洗方法通常是首先考虑的？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用合适的方法填充缺失值，例如使用均值、中位数或其他统计值C.对重复记录进行随机选择保留D.忽略数据中的问题，直接进行分析二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在在线旅游平台的目的地推荐中，数据分析可以提供更符合用户兴趣的选择。以某在线旅游平台为例，论述如何利用数据分析来挖掘用户的旅游偏好、分析目的地的特点和评价，以及如何根据用户历史行为和实时需求推荐个性化的旅游目的地。2、（本题5分）在医疗影像数据分析中，如何运用深度学习技术辅助疾病诊断，提高诊断的准确性和效率，减轻医生的工作负担。3、（本题5分）在当今数字化时代，企业积累了海量的数据。以某大型电商企业为例，论述如何运用数据分析来优化其商品推荐系统，包括数据收集、特征工程、模型选择与训练、评估指标等方面，以及如何根据分析结果不断改进推荐效果，以提高用户满意度和购买转化率。4、（本题5分）对于电商平台的品牌管理，论述如何运用数据分析评估品牌形象和品牌价值，制定品牌推广和维护策略。5、（本题5分）在医疗健康大数据的应用中，数据分析可以推动医疗服务的创新。以某区域医疗健康大数据平台为例，阐述如何通过数据分析来开展疾病预防、医疗资源分配、医疗质量评估，以及如何解决数据整合和共享中的技术和政策障碍。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）描述数据分析中的数据预处理中的数据平滑技术，如移动平均、指数平滑等的原理和应用场景，并举例说明。2、（本题5分）阐述数据可视化中的信息图设计的要点和技巧，说明如何通过信息图清晰有效地传达复杂信息，并举例说明在数据报告中的应用。3、（本题5分）在大数据分析中，如何进行数据的实时处理？请介绍相关的技术和框架，如SparkStreaming、F