同济大学《Python数据分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩，以下关于假设检验的描述，正确的是：（）A.不设定原假设和备择假设，直接进行检验B.忽略检验的显著性水平，随意得出结论C.正确设定原假设和备择假设，选择合适的检验统计量，根据显著性水平和样本数据进行推断，并解释检验结果的实际意义D.只关注检验结果是否拒绝原假设，不考虑效应大小和实际应用价值2、数据分析中的分类算法用于将数据分为不同的类别。假设要构建一个分类模型来预测客户是否会流失，以下哪种算法可能对处理不平衡的数据集（流失客户数量远少于未流失客户）表现较好？（）A.逻辑回归B.决策树C.支持向量机D.随机森林3、当分析数据的相关性时，以下哪个统计量的值在-1到1之间？（）A.协方差B.相关系数C.决定系数D.方差4、在处理不平衡数据集时，即某些类别样本数量远少于其他类别，以下关于数据分析方法的调整，哪一项是最有效的？（）A.直接使用常规的分类算法，不做特殊处理B.对少数类样本进行过采样，增加其数量C.对多数类样本进行欠采样，减少其数量D.以上三种方法结合使用，根据数据特点进行优化5、关于数据分析中的数据降维，假设数据集具有高维度，但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率，以下哪种降维方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息C.局部线性嵌入（LLE），保留局部结构D.不进行降维，直接处理高维数据6、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7、数据分析中的随机森林是一种集成学习算法。假设我们使用随机森林进行分类任务，以下哪个因素会影响随机森林的性能？（）A.决策树的数量B.特征的随机选择C.样本的随机抽样D.以上都是8、时间序列分析用于研究数据随时间的变化规律。假设要预测未来几个月的股票价格走势，以下关于时间序列分析方法选择的描述，正确的是：（）A.仅仅使用简单移动平均法，不考虑其他更复杂的模型B.随意选择一种时间序列模型，不进行数据的平稳性检验和模型评估C.对数据进行平稳性检验和预处理，根据数据特点和预测需求选择合适的模型，如ARIMA模型，并进行模型评估和参数调整D.不考虑外部因素对股票价格的影响，仅基于历史数据进行预测9、在进行数据探索性分析时，以下关于发现数据中的异常值的方法，哪一项是最常用的？（）A.计算数据的均值和标准差，超出一定范围的值视为异常值B.绘制箱线图，观察超出箱体范围的值C.对数据进行排序，查看两端的值D.随机抽取部分数据进行检查10、数据分析中的文本挖掘用于从文本数据中提取有价值的信息。假设要分析大量的客户评论数据，以了解客户对产品的满意度，以下哪种技术可能是关键的第一步？（）A.词频统计B.情感分析C.主题建模D.命名实体识别11、在处理大量数据时，为了提高数据处理效率，以下哪种数据结构更适合快速查找和插入操作？（）A.数组B.链表C.栈D.队列12、在数据分析中，数据抽样的方法有很多，其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中，错误的是？（）A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性D.随机抽样只适用于大规模数据集，对于小数据集无法使用13、假设我们正在分析客户的购买行为数据，想要了解客户购买某一产品的频率分布。以下哪种统计量最适合描述这种数据？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差14、对于一个包含多个数值型变量的数据集，若要判断数据是否符合正态分布，应采用哪种检验方法？（）A.t检验B.卡方检验C.正态性检验D.F检验15、对于一个不平衡的数据集（某一类别的样本数量远多于其他类别），以下哪种处理方法可能会提高模型性能？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络D.以上都是16、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17、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。以下关于特征工程的描述，错误的是：（）A.特征缩放可以加快模型的训练速度B.特征选择可以去除无关或冗余的特征C.特征构建是从原始数据中创造新的特征D.特征工程对模型的性能没有影响18、在数据分析中，聚类分析用于将数据分组。假设要对客户进行细分，以下关于聚类分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.K-Means聚类算法需要预先指定聚类的数量B.层次聚类可以生成层次结构的聚类结果，便于观察不同层次的分组情况C.聚类分析的结果只取决于算法和数据，不受初始条件和参数的影响D.可以通过评估聚类的紧密度和分离度来选择最优的聚类方案19、在数据分析中，数据预处理是一个重要的步骤。以下关于数据预处理的目的，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量B.统一数据的格式和单位，便于后续的分析和处理C.对数据进行编码和转换，使其适合特定的数据分析方法D.增加数据的数量，提高数据分析的结果的可靠性20、假设要分析某电商平台用户的购买行为随时间的变化趋势，以下哪种可视化方法较为合适？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述数据挖掘中的Web挖掘，包括网页内容挖掘、用户行为挖掘等，说明其在互联网领域的应用。2、（本题5分）解释数据分析中的偏差和方差的概念，说明它们对模型性能的影响，并阐述如何在模型训练中平衡偏差和方差。3、（本题5分）阐述数据分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步骤，并举例说明如何通过Stacking提高模型的预测性能。4、（本题5分）在数据分析中，如何进行模型的可解释性分析？请介绍一些可解释性方法，如局部可解释模型-解释（LIME）、SHAP值等，并举例说明。5、（本题5分）阐述因子分析的原理和应用，说明如何通过因子分析提取公共因子，并解释因子得分的计算和意义。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家茶叶专卖店收集了茶叶销售数据、顾客品鉴反馈、茶叶产地信息等。优化茶叶采购和销售策略，满足顾客口味需求。2、（本题5分）某电商平台记录了用户在不同终端（PC、手机、平板）的访问和购买数据。思考如何通过这些数据优化跨终端的用户体验和营销策略。3、（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。4、（本题5分）某鲜花电商平台收集了鲜花销售数据、节日需求、配送区域等。优化鲜花采购和配送策略，应对节日高峰需求。5、（本题5分）某在线英语绘本阅读平台收集了用户阅读数据、绘本难度评价、孩子兴趣反馈等。推荐适合不同年龄段孩子的英语绘本。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在环保领域，环境监测数据、污染源数据等不断丰富。探讨如何利用数据分析方法，比如空气质量预测