辽宁工程技术大学《数据分析与语言》2023-2024学年第一学期期末试卷

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6页辽宁工程技术大学《数据分析与语言》

2023-2024学年第一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、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们面对一个包含大量缺失值、错误数据和重复记录的数据集，以下关于数据清洗的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过删除包含过多缺失值的行或列来处理缺失数据，但这可能导致信息丢失B.对于错误数据，可以通过与其他可靠数据源进行对比或基于数据的逻辑关系进行修正C.重复记录可以直接保留，因为它们不会对数据分析结果产生太大影响D.运用数据填充技术，如使用均值、中位数或众数来填充缺失值，但需要谨慎选择填充方法2、假设要分析一个市场调研数据集，了解消费者对不同品牌、产品特性和价格的偏好。在设计调查问卷和收集数据时，以下哪个原则可能是最重要的，以确保数据的质量和有效性？（）A.问题的清晰性和简洁性B.尽量多设置问题以获取更多信息C.引导消费者给出特定答案D.不考虑消费者的反馈3、数据分析中的文本分析是一个重要领域。假设你要对大量的客户评论进行情感分析，判断是正面、负面还是中性。以下关于文本分析方法的选择，哪一项是最重要的？（）A.使用词袋模型，基于词频统计进行分析B.运用深度学习模型，如卷积神经网络，自动提取特征C.借助词典和规则，根据预定义的情感词和句式判断D.随机抽取部分评论进行人工分析，以此类推整体4、在构建数据分析模型时，特征工程起着关键作用。假设我们正在构建一个预测房价的模型，拥有房屋面积、房间数量、地理位置等原始数据。以下哪种特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.对数值型特征进行标准化处理B.忽略地理位置特征，因为它难以量化C.直接使用原始数据，不进行任何处理D.将所有特征组合成一个综合特征5、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6、假设要分析一个电商平台的用户评论数据，以提取用户的意见和情感倾向。以下哪种自然语言处理技术和方法可能是关键的？（）A.词袋模型B.情感分析C.命名实体识别D.以上都是7、在进行数据可视化时，若要展示数据的分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.箱线图D.饼图8、对于一个具有多个特征的数据集合，若要进行特征工程，以下哪些操作可能会被执行？（）A.特征缩放B.特征选择C.特征构建D.以上都是9、在进行地理数据分析时，以下关于地理数据分析方法的描述，正确的是：（）A.简单的地图绘制就能充分展示地理数据的特征B.空间聚类分析对于发现地理数据中的聚集模式没有帮助C.地理加权回归可以考虑空间异质性对变量关系的影响D.不需要考虑地理坐标系和投影的选择，对分析结果影响不大10、在数据分析中，数据分析的方法有很多，其中关联规则挖掘是一种常用的方法。以下关于关联规则挖掘的描述中，错误的是？（）A.关联规则挖掘可以用来发现数据中不同变量之间的关联关系B.关联规则挖掘的结果可以用支持度和置信度来衡量C.关联规则挖掘只适用于数值型数据，对于分类型数据无法处理D.关联规则挖掘可以帮助企业进行商品推荐和营销策略制定11、在数据分析中，数据抽样是一种常用的方法。以下关于数据抽样的说法中，错误的是？（）A.数据抽样可以减少数据分析的时间和成本，同时保证样本具有代表性B.随机抽样是一种常用的数据抽样方法，能够确保每个数据点被选中的概率相等C.分层抽样可以根据某些特征将数据分为不同层次，然后从各层次中进行抽样D.数据抽样的样本大小越大，分析结果就越准确，因此应尽量选择大样本12、数据分析中常用的软件有很多，其中Excel是一种广泛使用的工具。以下关于Excel在数据分析中的作用，错误的是？（）A.Excel可以进行数据的输入、编辑和存储B.Excel可以进行简单的数据分析，如计算均值、标准差等C.Excel可以制作各种类型的图表，进行数据可视化D.Excel可以处理大规模的数据集，适用于复杂的数据分析任务13、在数据分析项目中，项目管理和团队协作至关重要。假设一个团队正在进行一个大型数据分析项目。以下关于项目管理的描述，哪一项是不正确的？（）A.明确项目目标和需求，制定详细的项目计划和时间表B.合理分配团队成员的任务，充分发挥每个人的优势C.项目过程中不需要进行沟通和协调，各自完成自己的任务即可D.及时监控项目进度，对出现的问题和风险进行有效的管理和控制14、在数据分析中，数据预处理的自动化是提高效率的重要手段。以下关于数据预处理自动化的说法中，错误的是？（）A.数据预处理自动化可以使用脚本和工具来实现，减少手动处理的工作量B.数据预处理自动化可以提高数据的一致性和准确性，减少人为错误C.数据预处理自动化需要根据具体的数据和问题进行定制化开发，不能通用D.数据预处理自动化可以完全替代手动处理，不需要人工干预15、在数据分析中，数据质量问题的根源可能来自多个方面。以下关于数据质量问题根源的说法中，错误的是？（）A.数据质量问题可能源于数据采集过程中的错误和不规范B.数据质量问题可能由于数据存储和管理不善导致C.数据质量问题可能是由于数据分析方法不当引起的D.数据质量问题只与数据本身有关，与数据处理的过程和人员无关16、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17、在处理数据时，如果需要对数据进行归一化，使其值在0到1之间，以下哪个公式可以实现？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是18、在数据分析中，数据可视化的原则有很多，其中简洁明了是一个重要的原则。以下关于简洁明了的描述中，错误的是？（）A.简洁明了的可视化图表可以让读者更容易理解数据的含义B.简洁明了的可视化图表应该避免使用过多的颜色和装饰C.简洁明了的可视化图表可以通过减少数据的维度和细节来实现D.简洁明了的可视化图表只适用于简单的数据展示，对于复杂的数据无法处理19、数据分析中的实时数据分析要求快速处理和响应数据。假设要构建一个实时监控系统来跟踪网站的流量变化，以下关于实时数据分析技术选择的描述，正确的是：（）A.选择传统的批处理技术，不考虑实时性要求B.采用复杂且难以维护的实时分析框架，不考虑实际需求和资源限制C.根据数据量、延迟要求和技术团队的能力，选择合适的实时数据分析技术，如Flink、KafkaStreams等，并进行性能优化和监控D.认为实时数据分析不需要考虑数据的准确性和完整性20、在数据分析中，以下哪种方法可以用于降低数据的维度同时保持数据的局部结构？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是21、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（）A.特征选择B.样本数量C.数据的缺失值D.计算资源的大小22、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23、数据分析中的回归分析用于建立变量之间的定量关系。假设要建立一个线性回归模型来预测气温对空调销量的影响。如果模型的残差呈现出明显的非线性模式，可能表明什么？（）A.应该使用非线性回归模型来改进预测效果B.数据中存在异常值，需要进行处理C.模型的拟合效果很好，无需进一步改进D.收集的数据不足以进行有效的分析24、在数据分析中，数据仓库的性能优化是一个重要的问题。以下关于数据仓库性能优化的描述中，错误的是？（）A.数据仓库性能优化可以提高数据查询和分析的效率B.数据仓库性能优化可以通过优化数据存储结构、索引设计和查询语句等方法来实现C.数据仓库性能优化需要考虑数据的规模、复杂度和使用频率等因素D.数据仓库性能优化只需要关注硬件设备的升级和扩展，无需考虑软件方面的优化25、在进行数据分析时，需要考虑数据的时效性和动态性。假设要分析实时的交通流量数据，以优化交通信号灯控制策略。以下哪种数据分析方法在处理这种实时动态数据时更能及时提供有效的决策支持？（）A.流数据分析B.批量数据分析C.离线数据分析D.以上方法效果相同二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）描述数据隐私保护中的差分隐私技术的原理和应用场景，说明其优缺点，并举例说明如何在实际数据分析中应用差分隐私。2、（本题5分）解释什么是神经架构搜索（NAS），说明其在自动寻找最优模型架构中的应用和原理，并举例分析。3、（本题5分）解释数据仓库中的数据刷新机制，说明如何确保数据的及时性和准确性，包括全量刷新和增量刷新。4、（本题5分）描述在数据分析中，如何进行数据的不确定性量化，包括概率分布估计、置信区间计算等方法和应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线视频平台收集了不同类型视频的广告投放效果数据、用户跳过广告行为、广告主反馈等。研究怎样借助这些数据提升广告投放效果和用户体验平衡。2、（本题5分）某电信运营商拥有用户的通话记录、短信数据、流量使用情况等信息。思考如何通过这些数据发现用户的行为模式，推出更合适的套餐。3、（本题5分）某在线滑雪教学平台积累了学员滑雪水平提升数据、教学场地条件、安全事故情况等。加强滑雪教学的安全管理和教学效果。4、（本题5分）某电商平台记录了不同品牌商品的销售数据、市场份额、品牌知名度等。思考如何通过这些数据制定品牌合作策略和市场推广计划。5、（本题5分）一家健身中心记录了会员的锻炼数据，包含锻炼项目、锻炼时长、会员性别、年龄等。探讨不同性别和年龄会员对锻炼项目和时长的选择差异。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）探讨在社交媒体的用户隐私保护策略制定中，如何运用数据分析平衡用户体