江蘇旅游職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁江蘇旅游職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個(gè)大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時(shí)更有可能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法2、數(shù)據(jù)分析中的描述性統(tǒng)計(jì)能夠提供數(shù)據(jù)的基本特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績，以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值可以反映成績的平均水平，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)能夠較好地抵御極端值的干擾，代表數(shù)據(jù)的中間位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明成績的分布越分散，但這并不一定意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.只要計(jì)算了均值和中位數(shù)，就足以全面了解數(shù)據(jù)的分布情況，不需要考慮其他統(tǒng)計(jì)量3、當(dāng)分析一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的用戶使用數(shù)據(jù)，比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等，以改進(jìn)應(yīng)用的功能和用戶體驗(yàn)。為了增加用戶留存率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.優(yōu)化應(yīng)用的界面設(shè)計(jì)C.加強(qiáng)用戶互動(dòng)和社交元素D.以上都是4、在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的長期趨勢(shì)和季節(jié)性變動(dòng)，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是5、數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法有很多，其中描述性統(tǒng)計(jì)是一種基礎(chǔ)的方法。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)可以用來概括數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形狀B.描述性統(tǒng)計(jì)可以通過計(jì)算均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)只能對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.描述性統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)分析的第一步，為進(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)6、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)分析和推斷性統(tǒng)計(jì)分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計(jì)分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對(duì)于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實(shí)際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計(jì)分析7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。假設(shè)你有來自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)，要進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要注意的？（）A.根據(jù)共同的主鍵或標(biāo)識(shí)符進(jìn)行精確匹配關(guān)聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進(jìn)行關(guān)聯(lián)C.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動(dòng)關(guān)聯(lián)D.隨機(jī)選擇一種關(guān)聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)8、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進(jìn)行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對(duì)數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識(shí)，進(jìn)行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認(rèn)為特征工程對(duì)模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)9、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢(shì)，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對(duì)帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢(shì)C.忽略社交媒體平臺(tái)的特點(diǎn)和用戶行為，直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題10、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動(dòng)化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以使用腳本和工具來實(shí)現(xiàn)，減少手動(dòng)處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，減少人為錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問題進(jìn)行定制化開發(fā)，不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以完全替代手動(dòng)處理，不需要人工干預(yù)12、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過PCA進(jìn)行降維時(shí)，以下哪個(gè)說法是正確的？（）A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是13、假設(shè)要分析某網(wǎng)站不同頁面的訪問量分布情況，以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問量的集中程度和離散程度？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是14、在對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動(dòng)等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識(shí)別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是傳達(dá)分析結(jié)果的重要方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)包括問題背景、分析方法、結(jié)果呈現(xiàn)和結(jié)論建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)使用簡潔明了的語言，避免使用專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果應(yīng)具有客觀性和可靠性，不能帶有主觀偏見D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的格式和風(fēng)格可以隨意選擇，只要能表達(dá)清楚分析結(jié)果即可17、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評(píng)估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是18、假設(shè)正在分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)，以優(yōu)化網(wǎng)站布局。以下關(guān)于用戶行為分析的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注用戶的點(diǎn)擊次數(shù)，就能了解用戶的興趣和偏好B.頁面停留時(shí)間越短，說明用戶對(duì)該頁面越感興趣C.分析用戶的訪問路徑可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的熱門頁面和流程瓶頸D.用戶的注冊(cè)信息對(duì)分析用戶行為沒有幫助19、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上表現(xiàn)很差，這可能表明發(fā)生了什么？（）A.模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式B.模型過于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合C.數(shù)據(jù)中存在噪聲，影響了模型的性能D.測試集的數(shù)據(jù)質(zhì)量有問題20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)你有一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于這兩種操作的作用，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性D.沒有實(shí)際作用，可以忽略二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖像挖掘的主要任務(wù)和方法，如圖像分類、目標(biāo)檢測等，并舉例說明在醫(yī)療影像數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析（EDA）？請(qǐng)說明EDA的主要步驟和方法，以及它對(duì)后續(xù)分析的作用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理高維數(shù)據(jù)？請(qǐng)闡述常見的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場景。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉庫中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的一致性和完整性維護(hù)？請(qǐng)說明維護(hù)的策略和方法，并舉例說明。5、（本題5分）解釋什么是可解釋性人工智能在數(shù)據(jù)分析中的重要性，列舉提高模型可解釋性的方法和技術(shù)，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某餐飲外賣平臺(tái)收集了商家數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)等。分析外賣市場的競爭態(tài)勢(shì)，為商家和用戶提供更好的服務(wù)。2、（本題5分）某電影制作公司掌握了電影的票房數(shù)據(jù)、觀眾評(píng)價(jià)、社交媒體熱度等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)指導(dǎo)電影的選題和制作決策。3、（本題5分）某酒店預(yù)訂平臺(tái)擁有不同城市酒店的預(yù)訂數(shù)據(jù)、價(jià)格波動(dòng)、用戶偏好等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)制定動(dòng)態(tài)的定價(jià)策略和個(gè)性化推薦。4、（本題5分）某物流倉儲(chǔ)企業(yè)擁有庫存數(shù)據(jù)、貨物出入庫頻率、倉庫空間利用等信息。優(yōu)化倉庫布局和庫存管理，降低成本提高效率。5、（本題5分）一家健身中心記錄了會(huì)員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項(xiàng)目、鍛煉時(shí)長、會(huì)員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會(huì)員對(duì)鍛煉項(xiàng)目和時(shí)長的選擇差異。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）對(duì)于電商平臺(tái)的用戶信用評(píng)估，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析構(gòu)建信用評(píng)估模型，防范信用風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)交易安全。2、（本題10分）在旅游酒店