貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)《數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)

《數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高2、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略3、在數(shù)據(jù)分析中，建立預(yù)測(cè)模型是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)下個(gè)月的產(chǎn)品銷售量。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線性回歸模型假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，適用于簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)問(wèn)題B.決策樹模型易于理解和解釋，但可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題C.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的集成模型，性能通常優(yōu)于單個(gè)決策樹D.預(yù)測(cè)模型一旦建立，就不需要根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和調(diào)整4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘用戶的購(gòu)買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證5、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，除了考慮趨勢(shì)和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來(lái)平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以6、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷方法的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.進(jìn)行隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)，控制其他因素來(lái)確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù)，使用回歸分析來(lái)推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來(lái)判斷因果關(guān)系D.主觀猜測(cè)和經(jīng)驗(yàn)判斷因果關(guān)系7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要考慮多個(gè)因素，其中數(shù)據(jù)粒度是一個(gè)重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度和匯總程度B.數(shù)據(jù)粒度越細(xì)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理成本越高C.數(shù)據(jù)粒度越粗，數(shù)據(jù)的查詢和分析效率越高D.數(shù)據(jù)粒度的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無(wú)關(guān)8、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中，假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)系？（）A.地理信息系統(tǒng)（GIS），繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關(guān)分析，檢測(cè)數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值，估計(jì)未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素，僅分析銷售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征9、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個(gè)特性是關(guān)鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性10、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，即某些類別樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于其他類別，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的調(diào)整，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.直接使用常規(guī)的分類算法，不做特殊處理B.對(duì)少數(shù)類樣本進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量C.對(duì)多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化11、數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要手段之一。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的圖形和圖表形式呈現(xiàn)，幫助人們快速理解數(shù)據(jù)的含義和趨勢(shì)B.通過(guò)數(shù)據(jù)可視化，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式、異常值和關(guān)系，為進(jìn)一步的分析提供線索C.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來(lái)更美觀，對(duì)于數(shù)據(jù)分析的實(shí)質(zhì)內(nèi)容沒(méi)有太大幫助D.好的數(shù)據(jù)可視化能夠有效地傳達(dá)信息，支持決策制定，并與他人分享分析結(jié)果12、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家銀行要評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以建立信用評(píng)分模型，預(yù)測(cè)客戶違約的可能性B.分析市場(chǎng)趨勢(shì)，制定投資策略C.數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)，不會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策D.監(jiān)測(cè)金融交易，防范欺詐行為13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布、相關(guān)性等進(jìn)行初步了解。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于探索性分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.繪制直方圖可以觀察數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，判斷是否符合正態(tài)分布B.計(jì)算相關(guān)系數(shù)可以衡量變量之間的線性相關(guān)性C.探索性分析只是對(duì)數(shù)據(jù)的初步了解，對(duì)后續(xù)的分析沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助D.可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)摘要來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和潛在模式14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示一個(gè)公司在過(guò)去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢(shì)，同時(shí)要對(duì)比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖15、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素。考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個(gè)方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助16、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問(wèn)題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí)，應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要選擇合適的分類算法。假設(shè)要對(duì)一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病分類，圖像特征復(fù)雜且類別不均衡。以下哪種分類算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的分類問(wèn)題時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法18、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)違約概率B.利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測(cè)試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交易活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用，但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段，數(shù)據(jù)分析可以忽略19、假設(shè)我們要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的股票價(jià)格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時(shí)間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進(jìn)行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，每個(gè)個(gè)體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進(jìn)行抽樣，直接分析整個(gè)數(shù)據(jù)集二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表和維度表的設(shè)計(jì)原則和關(guān)系，說(shuō)明如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的生存分析的概念和應(yīng)用場(chǎng)景，如在醫(yī)學(xué)研究、客戶流失預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，并解釋常用的生存分析方法。3、（本題5分）解釋支持向量機(jī)算法的原理和特點(diǎn)，說(shuō)明其在分類和回歸問(wèn)題中的應(yīng)用，并討論核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能的影響。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線招聘平臺(tái)擁有求職者的簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)、企業(yè)招聘需求、面試評(píng)價(jià)等信息。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)提高人才匹配度和招聘效率。2、（本題5分）某農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)積累了農(nóng)產(chǎn)品的種植數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)等信息。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行種植規(guī)劃和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。3、（本題5分）某在線攝影器材租賃平臺(tái)掌握了租賃數(shù)據(jù)、器材損壞情況、用戶租賃周期等。優(yōu)化攝影器材租賃服務(wù)和維護(hù)管理。4、（本題5分）一家房地產(chǎn)中介公司的寫字樓租賃業(yè)務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括寫字樓位置、面積、租金、配套設(shè)施、租戶類型等。研究寫字樓位置和配套設(shè)施對(duì)租金和租戶類型的影響。5、（本題5分）某在線自考學(xué)習(xí)平臺(tái)保存了學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績(jī)、學(xué)習(xí)困難反饋等。優(yōu)化課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)支持服務(wù)。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）金融科技公司在創(chuàng)新金融服務(wù)時(shí)需要依