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文档简介
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页山西电力职业技术学院《数据分析与挖掘》
2023-2024学年第二学期期末试卷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2分,共40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、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设我们在分析文本数据,以下哪种特征提取方法可能有助于将文本转化为可用于模型训练的数值特征?()A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.以上都是2、在数据分析中,数据可视化的配色方案选择也很重要。假设要创建一个展示销售数据的图表,以下关于配色方案选择的描述,正确的是:()A.随意选择喜欢的颜色,不考虑颜色的对比度和可读性B.使用过于鲜艳和刺眼的颜色组合,以吸引注意力C.遵循色彩理论和设计原则,选择对比度高、易于区分和视觉舒适的配色方案,使数据清晰可读,并根据数据的性质和重要性进行颜色映射D.不考虑色盲和色弱人群的观看体验,只追求美观3、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据整合在一起。假设要整合来自不同部门的销售数据、库存数据和客户数据,这些数据格式不一致且存在重复和冲突。以下哪种数据集成方法在处理这种复杂的数据整合问题时更能确保数据的一致性和准确性?()A.基于ETL工具的集成B.手动编写代码进行集成C.直接合并数据,忽略冲突D.随机选择部分数据进行集成4、在进行数据分析项目时,需要制定合理的项目计划和流程。假设要在三个月内完成一个大型企业的销售数据分析项目,包括数据收集、清洗、分析和报告撰写。以下哪种项目管理方法在确保按时交付高质量结果方面更具指导意义?()A.瀑布模型B.敏捷开发C.螺旋模型D.以上方法效果相同5、在进行数据分析时,若要研究两个变量之间的线性关系,通常会使用哪种统计方法?()A.方差分析B.回归分析C.因子分析D.聚类分析6、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7、在数据分析项目中,数据隐私和安全是重要的考虑因素。假设要处理包含个人敏感信息的数据,以下关于数据隐私保护的描述,正确的是:()A.不采取任何措施保护数据隐私,直接进行分析B.简单地对敏感数据进行加密,不考虑加密算法的强度和安全性C.制定完善的数据隐私保护策略,采用合适的加密技术、访问控制和数据匿名化方法,确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性和合规性D.认为只要数据不泄露,就不需要关注数据的使用目的和用户授权8、在数据库中,若要提高数据的写入性能,以下哪种存储引擎可能更适合?()A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive9、在进行数据分类任务时,需要评估模型的性能。假设我们训练了一个分类模型,以下哪个评估指标能够综合考虑模型的查准率和查全率?()A.F1值B.准确率C.召回率D.AUC值10、数据分析中的关联规则挖掘可以发现不同项之间的关联关系。假设我们在分析超市的销售数据,想要找出经常一起被购买的商品组合,以下哪个关联规则度量指标可以用来评估规则的强度?()A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是11、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12、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们要使用决策树算法进行分类任务。以下关于决策树的描述,哪一项是不准确的?()A.决策树通过对数据的递归划分来构建分类规则B.可以使用信息增益或基尼指数来选择最优的划分属性C.决策树容易受到噪声数据的影响,导致过拟合D.决策树的深度越深,分类效果就一定越好13、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14、在数据分析中,探索性数据分析(EDA)用于初步了解数据的特征和分布。假设要对一个新收集的社交媒体数据进行EDA,包括用户的年龄、性别、地域和发布内容等信息。以下哪种EDA方法在快速发现数据中的潜在模式和关系方面更有效?()A.数据可视化B.统计描述C.相关性分析D.以上方法结合使用15、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16、在进行数据可视化时,颜色的选择对于图表的可读性有很大影响。以下关于颜色选择的原则,错误的是?()A.避免使用过于鲜艳的颜色B.使用对比强烈的颜色区分不同的数据C.随意选择颜色,只要美观D.考虑色盲人群的可辨识度17、当分析一个金融投资组合的绩效数据,包括不同资产的收益率、风险指标、相关性等,以优化投资组合配置。以下哪个原则可能是在风险和收益平衡中需要首要考虑的?()A.最大化收益率B.最小化风险C.符合投资者的风险偏好D.以上都不是18、在数据分析中,若要比较多个总体的均值是否相等,以下哪种方法较为常用?()A.方差分析B.多重比较C.假设检验D.以上都是19、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20、在数据分析中,模型评估不仅要看准确率等指标,还要考虑模型的可解释性。假设要解释一个决策树模型的决策过程,以下关于模型可解释性的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过查看决策树的结构和节点的分裂条件来理解模型的决策逻辑B.特征重要性评估可以帮助确定哪些特征对模型的决策影响较大C.模型的可解释性只对简单模型如决策树重要,对于复杂模型如深度学习模型不重要D.向业务人员和决策者解释模型的决策过程,有助于增强对模型的信任和应用二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)在处理交通数据时,常用的数据分析方法和技术有哪些?解释拥堵预测、路径规划等概念,并举例说明应用。2、(本题5分)说明在数据分析中如何进行数据的脱敏处理以保护敏感信息?请阐述常见的脱敏方法和技术,并举例说明在实际项目中的应用。3、(本题5分)在数据分析项目中,如何制定合理的数据收集策略?请考虑数据来源、样本量、数据质量等因素,并举例说明。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(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。2、(本题5分)某在线肚皮舞教学平台保存了学员舞蹈表现数据、音乐选择偏好、服装需求等。优化肚皮舞教学的配套服务。3、(本题5分)某游戏开发公司积累了玩家在游戏中的行为数据、消费记录、游戏时长等。分析如何依据这些数据优化游戏设计和盈利模式。4、(本题5分)某社交电商平台记录了用户的分享行为、购买转化率、社群活跃度等数据。研究社交因素对销售的影响,优化平台的社交功能和营销活动。5、(
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