天津仁爱学院《营销数据分析》2023-2024学年第二学期期末试卷

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3页天津仁爱学院《营销数据分析》

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、数据分析中，经常需要对数据进行可视化展示。以下关于数据可视化的说法，不正确的是：（）A.柱状图适合用于比较不同类别之间的数据差异B.折线图常用于展示数据随时间的变化趋势C.饼图能够清晰地反映出各部分数据占总体的比例关系D.箱线图主要用于展示数据的分布范围，对于数据的集中趋势展示效果不佳2、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3、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4、假设要分析电商平台上的用户购买行为随时间的变化，以下关于时间序列分析的描述，正确的是：（）A.不考虑季节性因素，直接进行时间序列建模B.时间序列分解可以将数据分解为趋势、季节性和随机成分，有助于深入分析C.短期的时间序列数据比长期的数据更有分析价值D.时间序列分析只能用于预测未来，不能用于解释过去的行为模式5、在数据分析中，建立回归模型用于预测是常见的任务。假设我们要根据房屋的面积、位置和房龄等因素来预测房价，以下哪种回归模型可能在这种情况下表现较好？（）A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归6、在数据库中，若要优化查询语句的执行计划，以下哪个工具或技术可以提供帮助？（）A.索引分析工具B.执行计划查看器C.数据库性能监控工具D.以上都是7、在数据分析中，数据清洗是非常重要的一步。以下关于数据清洗的描述，错误的是：（）A.数据清洗旨在处理缺失值、异常值和重复值等问题B.可以通过删除包含缺失值的整行数据来进行处理C.对于异常值，应一律删除以保证数据的准确性D.重复值的处理需要根据具体情况决定保留或删除8、对于一个包含多个变量的数据集，想要了解变量之间的线性关系强度，可以计算？（）A.方差B.协方差C.相关系数D.偏度9、在进行数据可视化时，若要展示数据的比例关系，以下哪种图表较为合适？（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.箱线图10、在数据分析的深度学习模型中，以下关于卷积神经网络（CNN）的描述，不准确的是（）A.CNN适用于处理图像和音频等具有空间结构的数据B.CNN通过卷积层和池化层自动提取特征C.CNN的训练需要大量的数据和较高的计算资源D.CNN不能用于文本数据的处理11、当分析两个变量之间的关系时，如果散点图呈现出非线性的趋势，以下哪种方法可以更好地拟合这种关系？（）A.线性回归B.多项式回归C.逻辑回归D.岭回归12、在数据分析中，评估模型的性能是关键步骤。假设建立了一个预测客户流失的模型，需要评估模型在不同阈值下的准确性、召回率和F1值等指标。以下哪种评估方法在这种客户关系管理场景中能够更全面地评估模型的性能？（）A.交叉验证B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同13、在数据分析的地理信息分析中，假设要分析不同地区的销售数据与地理因素的关系。以下哪种技术或方法可能有助于可视化和理解这种空间关系？（）A.地理信息系统（GIS），绘制地图和叠加数据B.空间自相关分析，检测数据的空间依赖性C.克里金插值，估计未采样点的值D.不考虑地理因素，仅分析销售数据的数值特征14、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15、数据分析过程中，数据清洗是重要的环节。以下关于数据清洗目的的说法中，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量，为后续分析提供可靠基础B.统一数据格式和单位，使不同来源的数据能够进行有效的整合和比较C.数据清洗可以增加数据的数量，从而提高数据分析结果的准确性D.修复数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免因缺失数据而影响分析结果16、数据分析师在处理数据时，需要考虑数据的来源和可靠性。假设我们从多个渠道收集了关于市场趋势的数据。以下关于数据来源的描述，哪一项是错误的？（）A.官方统计数据通常具有较高的权威性和可靠性B.网络爬虫获取的数据可能存在偏差和错误，需要谨慎使用C.内部数据库中的数据一定是准确和完整的，无需进行验证D.不同来源的数据可能存在格式和定义上的差异，需要进行统一和整合17、在对一个社交媒体平台的用户兴趣数据进行分析，例如关注的话题、参与的讨论组等，以进行精准的广告投放。以下哪种数据挖掘技术可能在用户画像和广告定向中发挥重要作用？（）A.分类算法B.聚类算法C.关联规则挖掘D.以上都是18、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19、当分析数据的分布特征时，以下哪个图形可以直观地展示数据的众数？（）A.直方图B.茎叶图C.箱线图D.饼图20、对于数据分析中的分类问题，假设要预测一个邮件是否为垃圾邮件，基于邮件的内容、发件人、主题等特征。以下哪种分类算法在处理这种文本分类任务时可能效果较好？（）A.决策树，通过一系列规则进行分类B.支持向量机，寻找最优分类超平面C.朴素贝叶斯，基于概率进行分类D.不进行分类，将所有邮件视为正常邮件21、对于数据预处理中的缺失值处理，以下方法中，可能会引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位数填充C.用众数填充D.直接删除包含缺失值的记录22、当分析一个网站的用户访问数据，包括页面浏览量、停留时间、跳出率等，以改进网站的用户体验和布局设计。为了确定哪些页面需要重点优化，以下哪个指标可能是最有价值的？（）A.页面浏览量B.平均停留时间C.跳出率D.以上都是23、在数据分析中，异常值检测对于发现数据中的异常情况至关重要。假设要在一组生产数据中检测异常值，以下关于异常值检测方法的描述，正确的是：（）A.仅通过观察数据的分布，主观判断异常值，不使用任何定量方法B.采用单一的异常值检测算法，不考虑其局限性和数据特点C.综合运用多种异常值检测方法，结合数据的领域知识和业务背景，对检测结果进行评估和解释D.忽略异常值的存在，认为它们对数据分析结果没有影响24、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25、数据分析中的分类算法用于将数据分为不同的类别。假设要根据客户的消费行为将其分为高价值客户和低价值客户，以下关于分类算法选择的描述，正确的是：（）A.随意选择一种分类算法，不考虑数据的特征和算法的适用性B.只关注分类算法的准确率，不考虑召回率和F1值等其他评估指标C.深入分析数据特征和业务需求，比较不同分类算法的性能，如决策树、支持向量机、神经网络等，并选择最适合的算法，同时结合多种评估指标进行综合评价D.认为分类算法的参数设置不重要，使用默认参数即可二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）阐述数据分析中的特征工程中的特征编码方法，如独热编码、数值编码等的原理和适用场景，并举例说明在机器学习中的应用。2、（本题5分）阐述数据分析中的特征选择中的Wrapper方法和Filter方法的区别和适用场景，并举例说明在实际项目中的应用。3、（本题5分）解释数据分析师在数据驱动决策中的作用，说明如何通过数据分析为企业提供有价值的决策支持，并举例说明成功的案例。4、（本题5分）在处理物流数据时，常用的数据分析方法和技术有哪些？解释路径优化、库存管理等概念，并举例说明应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线购物平台保存了用户的购物车放弃数据、支付失败记录、售后反馈等。思考如何通过这些数据改善用户购物体验和解决支付问题。2、（本题5分）某电商平台的运动服饰类目拥有销售数据，包括品牌、款式、颜色、价格、销量、季节因素等。分析季节因素对不同品牌、款式和颜色运动服饰销量的影响。3、（本题5分）一家书店拥有图书销售数据、读者年龄分布、热门书籍类别等信息。优化书店的图书采购和陈列策略，满足读者需求。4、（本题5分）某在线滑雪装备销售平台记录了销售数据、雪场分布、用户需求特点等。提供符合不同雪场和用户需求的装备推荐。5、（本题5分）某共享单车企业掌握了车辆的使用频率、停放位置、损坏情况等数据。思考如何通过这些数据优化车辆投放和维护策略。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）零售行业面临着激烈的竞争和消费者需求的快速变化。选取一家零售企业，论述如何运用数据分析来进行商品品类管理、库存优化、促销活动效果评