首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)《數(shù)據(jù)可視化》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)《數(shù)據(jù)可視化》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)《數(shù)據(jù)可視化》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個小題,每小題2分,共30分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,若要研究某電商平臺用戶的購買行為與年齡、性別、地域等因素的關(guān)系,以下哪種分析方法最為合適?()A.描述性統(tǒng)計分析B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.因子分析2、對于一個分類問題,若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高,但測試集的準(zhǔn)確率很低,可能的原因是?()A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)3、在數(shù)據(jù)分析項目中,數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述,正確的是:()A.不采取任何措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,直接進(jìn)行分析B.簡單地對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,不考慮加密算法的強度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略,采用合適的加密技術(shù)、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法,確保數(shù)據(jù)在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性和合規(guī)性D.認(rèn)為只要數(shù)據(jù)不泄露,就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)4、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,以下哪個原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴(kuò)展性?()A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時,若要展示多個變量之間的相關(guān)性,以下哪種圖表較為合適?()A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.桑基圖D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中,選擇合適的統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù),以下關(guān)于統(tǒng)計量的選擇,哪一項是最合適的?()A.用中位數(shù)描述集中趨勢,用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢,用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢,用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計量,不考慮數(shù)據(jù)的特點7、對于一個時間序列數(shù)據(jù),若要預(yù)測未來一段時間的數(shù)值,以下哪種預(yù)測方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征?()A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法8、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集(例如,某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別),以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力?()A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個預(yù)測房價的數(shù)據(jù)集,包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作,哪一項是最需要謹(jǐn)慎處理的?()A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值,并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征,如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征,以簡化模型10、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識方面具有重要作用。假設(shè)要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式,以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述,正確的是:()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,有助于推薦系統(tǒng)的構(gòu)建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復(fù)雜的用戶購買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購買行為的用戶群體D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用有限,效果不如傳統(tǒng)方法11、假設(shè)要分析某電商平臺用戶的購買行為隨時間的變化趨勢,以下哪種可視化方法較為合適?()A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖12、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時,以下哪個指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度,還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)?()A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果可以通過多種方式進(jìn)行評估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評估的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過比較預(yù)處理前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)來評估B.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模來評估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評估應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點和分析目的,選擇合適的評估方法D.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,其他方面可以忽略不計14、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售情況,同時考慮地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口密度等因素,以下哪種分析方法較為合適?()A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對應(yīng)分析15、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù),假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性?()A.數(shù)據(jù)匿名化,去除可識別個人的信息B.加密技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問控制,限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施,直接處理數(shù)據(jù)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)描述數(shù)據(jù)挖掘中的文本挖掘任務(wù),如文本分類、情感分析等的主要方法和技術(shù),并舉例說明在社交媒體數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),說明其目的、方法和對數(shù)據(jù)存儲和查詢性能的影響。3、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)分析師如何撰寫清晰、準(zhǔn)確、有說服力的數(shù)據(jù)分析報告,包括報告結(jié)構(gòu)、圖表運用、文字表述等方面。三、論述題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)電商直播行業(yè)迅速崛起,如何通過數(shù)據(jù)分析來評估主播的表現(xiàn)、觀眾的參與度以及商品的銷售情況?請論述數(shù)據(jù)分析在電商直播中的應(yīng)用場景、指標(biāo)體系和決策支持作用。2、(本題5分)探討在社交媒體的輿情監(jiān)測和危機(jī)管理中,如何運用數(shù)據(jù)分析及時發(fā)現(xiàn)負(fù)面輿情,制定應(yīng)對策略,維護(hù)企業(yè)和品牌形象。3、(本題5分)金融行業(yè)面臨著復(fù)雜的風(fēng)險和競爭。選取一家商業(yè)銀行,論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評估客戶信用風(fēng)險,包括數(shù)據(jù)來源、變量選擇、建立信用評分模型,以及如何通過模型監(jiān)控和優(yōu)化來降低不良貸款率,同時提高信貸審批效率和準(zhǔn)確性。4、(本題5分)在線教育的課程評價體系中,如何通過數(shù)據(jù)分析來評估課程質(zhì)量、教師教學(xué)效果和學(xué)生學(xué)習(xí)收獲?請論述數(shù)據(jù)的來源和處理方式,以及如何利用分析結(jié)果改進(jìn)課程和教學(xué)。5、(本題5分)在體育領(lǐng)域,運動員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、比賽數(shù)據(jù)等不斷豐富。詳細(xì)論述如何利用數(shù)據(jù)分析,例如運動員表現(xiàn)評估、戰(zhàn)術(shù)分析等,為運動員的訓(xùn)練和比賽提供科學(xué)依據(jù),提升體育團(tuán)隊的競技水平,同時分析在數(shù)據(jù)采集設(shè)備準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)解讀專業(yè)性和體育賽事特殊性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。四、案例分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)某城市的交通管理部門掌握了道路車流量、交通事故記錄、信號燈設(shè)置等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號燈控制,緩解

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