潍坊医学院《数据分析基于课程设计》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数据分析基于课程设计》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、数据分析中的模型融合可以结合多个模型的优势提高性能。假设已经建立了多个不同的预测模型，如线性回归、决策树和随机森林，要将它们融合以获得更准确的预测结果。以下哪种模型融合策略在这种情况下更有可能提高预测精度？（）A.简单平均融合B.加权平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同2、在建立回归模型时，如果数据存在多重共线性，以下哪种方法可以缓解这个问题？（）A.对自变量进行中心化和标准化B.增加样本量C.剔除一些相关的自变量D.以上都是3、在数据分析中，数据仓库的建设需要多方面的专业知识。以下关于数据仓库建设所需专业知识的说法中，错误的是？（）A.数据仓库建设需要数据库管理、数据建模、数据分析等方面的专业知识B.数据仓库建设需要了解业务需求和数据特点，以便设计出合适的架构和模型C.数据仓库建设只需要技术人员参与，业务人员不需要了解数据仓库的建设过程D.数据仓库建设需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的需求4、在数据分析中，数据仓库是存储和管理数据的重要工具。以下关于数据仓库的说法中，错误的是？（）A.数据仓库可以整合来自不同数据源的数据，为数据分析提供统一的数据视图B.数据仓库中的数据通常是经过清洗和转换的，具有较高的数据质量C.数据仓库的建设需要投入大量的时间和资源，且维护成本较高D.数据仓库只适用于大型企业，对于中小企业来说没有必要建设5、在数据分析中，数据集成用于将多个数据源的数据合并在一起。假设要集成来自不同数据库的销售数据和客户数据，以下关于数据集成的描述，哪一项是不准确的？（）A.需要解决数据格式不一致、字段命名差异等问题B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具来实现数据的抽取、转换和加载C.数据集成过程中可能会引入重复数据和数据冲突，需要进行处理D.数据集成可以随意进行，不需要考虑数据的质量和一致性6、在数据分析中，若要检验数据是否具有独立性，应使用哪种检验方法？（）A.卡方检验B.F检验C.t检验D.秩和检验7、对于一个时间序列数据，若要预测未来几个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.移动平均模型B.指数平滑模型C.自回归模型D.以上都可以8、在数据清洗过程中，若发现数据存在异常值，以下哪种处理方式较为合理？（）A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式9、对于一个分类问题，如果不同类别的样本数量差异较大，在评估模型性能时，以下哪种指标需要特别关注？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是10、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11、在数据分析项目中，数据隐私和安全是需要重点关注的问题。假设我们在处理包含个人敏感信息的数据，以下哪种措施可以有效地保护数据隐私？（）A.数据加密B.匿名化处理C.访问控制D.以上都是12、在数据库中，若要执行事务处理以确保数据的一致性，以下哪个特性是关键的？（）A.原子性B.一致性C.隔离性D.持久性13、在数据分析中，大数据技术为处理海量数据提供了支持。假设要处理一个PB级别的数据集，以下关于大数据技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.Hadoop生态系统中的HDFS用于分布式存储数据，能够扩展到大规模的集群B.MapReduce编程模型可以实现并行处理，提高数据处理的效率C.大数据技术只适用于处理结构化数据，对于非结构化和半结构化数据无能为力D.实时处理大数据可以使用SparkStreaming或Flink等框架14、在数据分析的模型评估中，假设建立了一个预测模型，需要评估其性能。除了准确率，以下哪个评估指标对于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，综合考虑准确率和召回率C.均方误差，用于连续值的预测D.不关注评估指标，认为模型是完美的15、假设要分析某公司产品在不同市场的销售趋势，同时考虑市场的竞争情况和宏观经济环境，以下哪种分析方法较为综合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡罗模拟D.以上都不是16、假设要分析某网站不同页面的访问量分布情况，以下哪种图表能够直观地展示访问量的集中程度和离散程度？（）A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都不是17、在进行数据分析时，异常值的检测和处理是重要的环节。假设我们在分析一组生产线上的产品质量数据。以下关于异常值的描述，哪一项是不准确的？（）A.异常值可能是由于数据录入错误或特殊情况导致的B.可以通过箱线图等方法直观地检测异常值C.对于异常值，应该立即删除，以免影响分析结果D.对异常值的处理需要根据具体情况进行判断，有时需要进一步调查原因18、在数据分析中，数据可视化是重要的环节。若要展示不同年龄段人群的收入分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.饼图C.箱线图D.柱状图19、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。假设要展示一个公司在过去十年中不同产品的销售额变化趋势，同时要对比不同地区的销售情况。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这些信息，便于分析和决策？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图20、对于数据分析中的因果推断，假设要确定一个因素是否真正导致了某种结果。以下哪种方法或思路在进行因果分析时可能是关键的？（）A.随机对照试验B.观察性研究结合工具变量C.反事实推理D.仅根据相关性得出因果结论二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）描述数据挖掘中的关联分析和序列分析的区别，举例说明它们在零售行业中的应用，并解释如何从分析结果中获取有价值的信息。2、（本题5分）在数据分析中，如何处理时间序列中的趋势和季节性成分？请介绍分解时间序列的方法和步骤，并举例说明。3、（本题5分）在进行时间序列分析时，如何选择合适的模型？请考虑数据特点、预测目标等因素，并举例说明不同模型的适用情况。4、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的伦理风险评估，包括数据歧视、隐私泄露等方面的评估和防范措施。5、（本题5分）阐述在数据分析中，如何处理类别型数据，包括编码方法（如独热编码、标签编码）的选择和应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家烘焙店拥有销售数据、顾客口味偏好、新品反馈等。研发新的烘焙产品，优化店铺经营策略。2、（本题5分）某快递公司收集了不同地区的快递包裹重量、体积、运输距离等数据。分析怎样借助这些数据优化快递费用的计算和运输资源的分配。3、（本题5分）一家手机应用商店的工具类应用记录了下载和使用数据，包括应用功能、下载量、使用频率、用户评分等。探讨应用功能与下载量和使用频率的相关性。4、（本题5分）某金融科技公司积累了大量的移动支付数据，包括交易金额、交易时间、交易地点等。探讨如何利用这些数据进行风险评估和反欺诈监测。5、（本题5分）一家快递公司记录了包裹的运输数据，包括发货地、收货地、重量、运输时间、费用等。研究不同发货地和收货地之间的运输时间和费用差异。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）分析在电信运营商的用户通话和流量使用数据中，如何进行用户行为分析，推出个性化的套餐和增值服务。2、（本题10分）