蘭州石化職業(yè)技術(shù)大學(xué)《統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
蘭州石化職業(yè)技術(shù)大學(xué)《統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
蘭州石化職業(yè)技術(shù)大學(xué)《統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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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)蘭州石化職業(yè)技術(shù)大學(xué)

《統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)》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、在數(shù)據(jù)挖掘中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見(jiàn)的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述,正確的是:()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購(gòu)買(mǎi)關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購(gòu)買(mǎi)兩種商品的顧客比例C.置信度越高,說(shuō)明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時(shí),表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系2、在數(shù)據(jù)庫(kù)中,若要優(yōu)化查詢語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃,以下哪個(gè)工具或技術(shù)可以提供幫助?()A.索引分析工具B.執(zhí)行計(jì)劃查看器C.數(shù)據(jù)庫(kù)性能監(jiān)控工具D.以上都是3、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4、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為將其分為高價(jià)值客戶和低價(jià)值客戶,以下關(guān)于分類算法選擇的描述,正確的是:()A.隨意選擇一種分類算法,不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率,不考慮召回率和F1值等其他評(píng)估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求,比較不同分類算法的性能,如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,并選擇最適合的算法,同時(shí)結(jié)合多種評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要,使用默認(rèn)參數(shù)即可5、在對(duì)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等,以制定環(huán)境政策和改善空氣質(zhì)量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素?()A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是6、當(dāng)分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù),包括頁(yè)面瀏覽量、停留時(shí)間、跳出率等,以改進(jìn)網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)和布局設(shè)計(jì)。為了確定哪些頁(yè)面需要重點(diǎn)優(yōu)化,以下哪個(gè)指標(biāo)可能是最有價(jià)值的?()A.頁(yè)面瀏覽量B.平均停留時(shí)間C.跳出率D.以上都是7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度。假設(shè)要處理一個(gè)高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集,以降低計(jì)算復(fù)雜度同時(shí)保留重要信息。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法在處理這種生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地實(shí)現(xiàn)降維目標(biāo)?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.獨(dú)立成分分析(ICA)D.因子分析8、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要將來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶信息和交易數(shù)據(jù)集成,以下哪個(gè)問(wèn)題可能是最具挑戰(zhàn)性的?()A.數(shù)據(jù)格式不一致B.數(shù)據(jù)字段的命名差異C.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突D.以上問(wèn)題都很具有挑戰(zhàn)性9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì),以下哪種組合的圖表較為合適?()A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點(diǎn)圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹(shù)形圖10、假設(shè)我們正在分析客戶的購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù),想要了解客戶購(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11、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(lái)自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫(kù)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)12、在對(duì)一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如員工的績(jī)效評(píng)估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等,以找出影響員工績(jī)效的因素,并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系?()A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析中,時(shí)間序列分析用于處理具有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以使用移動(dòng)平均等方法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平滑處理,去除噪聲B.自回歸模型(AR)和移動(dòng)平均模型(MA)可以用于預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來(lái)值C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的,不需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)D.可以結(jié)合多種時(shí)間序列模型,提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性14、在數(shù)據(jù)分析中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。假設(shè)要對(duì)一個(gè)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行EDA,以下關(guān)于EDA的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)繪制直方圖、箱線圖等圖形來(lái)觀察數(shù)據(jù)的分布情況B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量,如均值、中位數(shù)、眾數(shù)等,有助于了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度C.EDA只是一個(gè)初步的過(guò)程,對(duì)后續(xù)的深入分析和建模作用不大D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值,并思考它們可能的原因和影響15、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16、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中,數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。為了獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析,以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法是首先應(yīng)該考慮的?()A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)缺失值17、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)分析師需要與不同部門(mén)進(jìn)行溝通合作。以下關(guān)于跨部門(mén)溝通的描述,錯(cuò)誤的是:()A.明確各部門(mén)的需求和期望有助于提高合作效率B.數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該主導(dǎo)整個(gè)項(xiàng)目,無(wú)需考慮其他部門(mén)的意見(jiàn)C.建立良好的溝通機(jī)制可以及時(shí)解決問(wèn)題和避免沖突D.理解不同部門(mén)的業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用至關(guān)重要18、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19、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)20、在數(shù)據(jù)分析中,模型的可解釋性對(duì)于理解模型的決策過(guò)程和結(jié)果非常重要。假設(shè)建立了一個(gè)用于信用評(píng)估的模型,需要向決策者解釋模型是如何做出信用評(píng)分的。以下哪種模型在提供可解釋性方面更具優(yōu)勢(shì)?()A.決策樹(shù)模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.隨機(jī)森林模型D.以上模型可解釋性相同21、假設(shè)要分析某網(wǎng)站不同頁(yè)面的訪問(wèn)量分布情況,以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問(wèn)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22、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買(mǎi)行為,以下哪種方法可能會(huì)被采用?()A.分類算法B.回歸算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都有可能23、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)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(gè)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(jiǎn)單地對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,不考慮加密算法的強(qiáng)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(wèn)控制和數(shù)據(jù)匿名化方法,確保數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)、處理和傳輸過(guò)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)24、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25、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,而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善,以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷?()A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是26、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)整合和清洗的,質(zhì)量較高B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持復(fù)雜的查詢和分析操作,能夠快速返回結(jié)果C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率較低,一般是定期批量更新D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以直接替代業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù),用于日常的事務(wù)處理27、假設(shè)要分析電商平臺(tái)上的用戶購(gòu)買(mǎi)行為隨時(shí)間的變化,以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述,正確的是:()A.不考慮季節(jié)性因素,直接進(jìn)行時(shí)間序列建模B.時(shí)間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)成分,有助于深入分析C.短期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)比長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)更有分析價(jià)值D.時(shí)間序列分析只能用于預(yù)測(cè)未來(lái),不能用于解釋過(guò)去的行為模式28、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29、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系,以下哪種方法較為合適?()A.相關(guān)性分析B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.回歸分析D.以上都不是30、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)設(shè)施。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)整合來(lái)自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的?()A.確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)B.進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換C.定義數(shù)據(jù)模型D.選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)二、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)社交媒體平臺(tái)產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù),具有巨大的商業(yè)價(jià)值。請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘社交媒體數(shù)據(jù)中的潛在信息,例如用戶興趣圖譜、社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和輿情監(jiān)測(cè),進(jìn)而為精準(zhǔn)營(yíng)銷和品牌推廣提供支持,同時(shí)探討數(shù)據(jù)采集和處理的合法性及道德問(wèn)題。2、(本題5分)隨著社交媒體的蓬勃發(fā)展,用戶生成了大量的文本數(shù)據(jù)。以某知名社交平臺(tái)為例,探討如何運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法對(duì)這些文本進(jìn)行情感分析,挖掘用戶的情緒傾向和觀點(diǎn),以及如何將這些分析結(jié)果應(yīng)用于產(chǎn)品改進(jìn)、營(yíng)銷策略制定和輿情監(jiān)測(cè)。3、(本題5分)在汽車銷售行業(yè),客戶需求分析和市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析。以某汽車品牌經(jīng)銷商為例,論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解客戶偏好、制定銷售策略、預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求,以及如何應(yīng)對(duì)新能源汽車和自動(dòng)駕駛技術(shù)帶來(lái)的市場(chǎng)變化。4、(本題5分)影視娛樂(lè)行業(yè)通過(guò)在線平臺(tái)收集了大量的用戶觀影和消費(fèi)數(shù)據(jù)。分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析手段,如內(nèi)容推薦算法優(yōu)化、觀眾喜好預(yù)測(cè)等,制作更符合觀眾需求的影視作品,提高用戶滿意度和平臺(tái)收益,同時(shí)探討在數(shù)據(jù)多樣性處理和文化差異影響方面可能面臨的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)方法。5、(本題5分)電商平臺(tái)的用戶留存策略可以基于數(shù)據(jù)分析來(lái)制定。請(qǐng)?zhí)接懭绾瓮ㄟ^(guò)用戶行為數(shù)據(jù)的分析來(lái)識(shí)別用戶流失的跡象、采取針對(duì)性的挽留措施和提升用戶的生命周期價(jià)值,同時(shí)考慮用戶體驗(yàn)和平臺(tái)盈利的平衡。三、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)可視化中,如何設(shè)計(jì)適合移動(dòng)端的可視化界面?請(qǐng)說(shuō)明移動(dòng)端可視化的特點(diǎn)和設(shè)計(jì)原則,并舉例說(shuō)明。2、(本題5分)在處理能源數(shù)據(jù)時(shí),常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些?解釋能源消耗預(yù)測(cè)、智能電網(wǎng)優(yōu)化等概念,并舉例說(shuō)明應(yīng)用。3、(本題5分)說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的降維以提高計(jì)算效率和可視化效果?請(qǐng)闡述常見(jiàn)的

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