江蘇旅游職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)》2023-2024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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)江蘇旅游職業(yè)學(xué)院

《數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類(lèi)別的識(shí)別能力？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類(lèi)閾值D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在處理缺失值、異常值和重復(fù)值等問(wèn)題B.可以通過(guò)刪除包含缺失值的整行數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行處理C.對(duì)于異常值，應(yīng)一律刪除以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.重復(fù)值的處理需要根據(jù)具體情況決定保留或刪除3、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)交互式的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表，允許用戶(hù)根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù)，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib4、當(dāng)分析一個(gè)物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù)，包括貨物類(lèi)型、配送地點(diǎn)、運(yùn)輸時(shí)間等，以?xún)?yōu)化配送路線(xiàn)和提高配送效率。考慮到實(shí)際的交通狀況和限制條件，以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的？（）A.線(xiàn)性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是5、假設(shè)我們正在分析客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計(jì)量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差6、在數(shù)據(jù)分析中，建立合適的預(yù)測(cè)模型是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)下個(gè)月某產(chǎn)品的銷(xiāo)售量，有歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場(chǎng)因素?cái)?shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型通常預(yù)測(cè)效果越好B.數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)模，選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時(shí)間，選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類(lèi)似問(wèn)題中的應(yīng)用效果，直接套用7、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系。假設(shè)要探究廣告投入與產(chǎn)品銷(xiāo)售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸一定能準(zhǔn)確反映兩者的關(guān)系，無(wú)需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性，直接進(jìn)行回歸分析C.在進(jìn)行回歸分析前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和假設(shè)檢驗(yàn)，選擇合適的回歸模型，并評(píng)估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關(guān)注回歸方程的系數(shù)，不考慮模型的殘差和預(yù)測(cè)能力8、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進(jìn)行分析。假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣每個(gè)樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒(méi)有影響，任何抽樣方法都可以使用9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性10、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，假設(shè)要對(duì)不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理和分析，以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢(xún)D.不進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，先存儲(chǔ)數(shù)據(jù)再事后分析11、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否具有獨(dú)立性，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.卡方檢驗(yàn)B.F檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)12、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。假設(shè)一家醫(yī)院想要分析患者的病歷數(shù)據(jù)，以提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，提前采取預(yù)防措施B.分析治療效果，優(yōu)化治療方案C.醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)不重要，只要能得到有價(jià)值的分析結(jié)果就行D.幫助醫(yī)院進(jìn)行資源規(guī)劃和管理，提高運(yùn)營(yíng)效率13、對(duì)于一個(gè)聚類(lèi)問(wèn)題，如果事先不知道聚類(lèi)的類(lèi)別數(shù)，以下哪種方法可以幫助確定合適的類(lèi)別數(shù)？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.Calinski-Harabasz指數(shù)D.以上都是14、在評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型的性能時(shí)，以下指標(biāo)中，不能用于分類(lèi)問(wèn)題的是：（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.召回率D.F1值15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇對(duì)于圖表的可讀性有很大影響。以下關(guān)于顏色選擇的原則，錯(cuò)誤的是？（）A.避免使用過(guò)于鮮艷的顏色B.使用對(duì)比強(qiáng)烈的顏色區(qū)分不同的數(shù)據(jù)C.隨意選擇顏色，只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識(shí)度16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，與業(yè)務(wù)部門(mén)的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門(mén)的預(yù)期不符，以下哪種做法可能是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門(mén)接受B.重新檢查分析過(guò)程，看是否存在錯(cuò)誤C.與業(yè)務(wù)部門(mén)深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點(diǎn)D.放棄當(dāng)前分析，按照業(yè)務(wù)部門(mén)的意見(jiàn)修改結(jié)論17、對(duì)于一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.自然語(yǔ)言處理B.圖像識(shí)別C.語(yǔ)音識(shí)別D.機(jī)器學(xué)習(xí)18、對(duì)于一個(gè)存在異常值的數(shù)據(jù)集合，以下哪種描述性統(tǒng)計(jì)量對(duì)異常值較為敏感？（）A.中位數(shù)B.眾數(shù)C.均值D.四分位數(shù)19、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，當(dāng)面對(duì)一個(gè)包含大量用戶(hù)消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要找出影響用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)決策的關(guān)鍵因素，例如產(chǎn)品價(jià)格、促銷(xiāo)活動(dòng)、用戶(hù)評(píng)價(jià)等。假設(shè)數(shù)據(jù)的維度眾多，關(guān)系復(fù)雜，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最為有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.因子分析D.回歸分析20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以通過(guò)圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集沒(méi)有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性21、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線(xiàn)性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法22、在進(jìn)行地理數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類(lèi)分析對(duì)于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對(duì)變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標(biāo)系和投影的選擇，對(duì)分析結(jié)果影響不大23、某數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析？（）A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.詞袋模型24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析25、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類(lèi)問(wèn)題，假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類(lèi)算法在處理這種文本分類(lèi)任務(wù)時(shí)可能效果較好？（）A.決策樹(shù)，通過(guò)一系列規(guī)則進(jìn)行分類(lèi)B.支持向量機(jī)，尋找最優(yōu)分類(lèi)超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進(jìn)行分類(lèi)D.不進(jìn)行分類(lèi)，將所有郵件視為正常郵件26、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，其中決策樹(shù)是一種常用的算法。以下關(guān)于決策樹(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.決策樹(shù)可以用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題B.決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程是自頂向下的C.決策樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)表示最終的分類(lèi)結(jié)果或預(yù)測(cè)值D.決策樹(shù)的算法復(fù)雜度較低，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集27、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性等多個(gè)方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和監(jiān)控等方法來(lái)解決C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理等各個(gè)環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就不需要再關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題了28、假設(shè)要分析某公司不同產(chǎn)品線(xiàn)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線(xiàn)的利潤(rùn)占比及排名？（）A.帕累托圖B.?；鶊DC.弦圖D.以上都不是29、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的回歸分析，假設(shè)要研究員工的工作年限與工資收入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和非線(xiàn)性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復(fù)雜的關(guān)系？（）A.線(xiàn)性回歸，假設(shè)關(guān)系是線(xiàn)性的B.多項(xiàng)式回歸，考慮非線(xiàn)性關(guān)系C.邏輯回歸，處理二分類(lèi)問(wèn)題D.不進(jìn)行回歸分析，僅通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)觀察30、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過(guò)對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對(duì)醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）房地產(chǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析對(duì)于投資決策、價(jià)格預(yù)測(cè)和市場(chǎng)趨勢(shì)分析至關(guān)重要。請(qǐng)全面闡述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如時(shí)間序列分析和空間數(shù)據(jù)分析，來(lái)評(píng)估房地產(chǎn)價(jià)值、預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)和確定投資策略，分析數(shù)據(jù)的可靠性和市場(chǎng)不確定性對(duì)分析結(jié)果的影響。2、（本題5分）在物流倉(cāng)儲(chǔ)管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化貨物存儲(chǔ)布局，提高倉(cāng)庫(kù)空間利用率和貨物出入庫(kù)效率。3、（本題5分）在在線(xiàn)招聘平臺(tái)，求職者和企業(yè)的行為數(shù)據(jù)對(duì)于匹配效率和服務(wù)質(zhì)量提升具有重要意義。以某在線(xiàn)招聘網(wǎng)站為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化職位推薦、評(píng)估企業(yè)招聘效果、提高求職者滿(mǎn)意度，以及如何處理數(shù)據(jù)的敏感性和隱私保護(hù)問(wèn)題。4、（本題5分）在人力資源管理中，數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)優(yōu)化招聘流程、員工績(jī)效評(píng)估和人才發(fā)展規(guī)劃。請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述如何利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行人才需求預(yù)測(cè)、員工離職風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和培訓(xùn)效果評(píng)估，探討數(shù)據(jù)分析在人力資源領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用和潛在的倫理問(wèn)題。5、（本題5分）在醫(yī)療科研中，如何利用臨床數(shù)據(jù)和基因數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病的關(guān)聯(lián)分析，為新藥研發(fā)和治療方案的改進(jìn)提供依據(jù)。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在進(jìn)行分類(lèi)模型評(píng)估時(shí)，如何繪制混淆矩陣？請(qǐng)解釋混淆矩陣的元素含義和如何通過(guò)混淆矩陣計(jì)算評(píng)估指標(biāo)。2、（本題5分）說(shuō)明數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)和預(yù)測(cè)任務(wù)的區(qū)別，舉例說(shuō)明它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的場(chǎng)景，并解釋如何選擇合適的算法來(lái)完成這些任務(wù)。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)和常用方法，并舉例說(shuō)明數(shù)據(jù)清洗在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋什么是模型壓縮技術(shù)，說(shuō)明其在減少模型計(jì)算量和存儲(chǔ)需求方面的