上海民遠(yuǎn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析思維與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
上海民遠(yuǎn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析思維與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共3頁上海民遠(yuǎn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析思維與方法》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2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估的?()A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是2、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個(gè)線性回歸模型來預(yù)測氣溫對空調(diào)銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式,可能表明什么?()A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來改進(jìn)預(yù)測效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值,需要進(jìn)行處理C.模型的擬合效果很好,無需進(jìn)一步改進(jìn)D.收集的數(shù)據(jù)不足以進(jìn)行有效的分析3、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4、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5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí),分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會影響決策樹的構(gòu)建?()A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小6、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)我們要展示不同地區(qū)的銷售額及其隨時(shí)間的變化趨勢,以下哪種可視化圖表可能是最適合的?()A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.箱線圖7、在數(shù)據(jù)清洗過程中,若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值,以下哪種處理方式較為合理?()A.直接刪除異常值B.對異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再?zèng)Q定處理方式8、對于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù),若要預(yù)測未來幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值,以下哪種模型較為適用?()A.移動(dòng)平均模型B.指數(shù)平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu),以下哪種圖表較為合適?()A.樹形圖B.旭日圖C.和弦圖D.以上都是10、當(dāng)分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí),如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢,以下哪種方法可以更好地?cái)M合這種關(guān)系?()A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí),需要制定合理的項(xiàng)目計(jì)劃和流程。假設(shè)要在三個(gè)月內(nèi)完成一個(gè)大型企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,包括數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和報(bào)告撰寫。以下哪種項(xiàng)目管理方法在確保按時(shí)交付高質(zhì)量結(jié)果方面更具指導(dǎo)意義?()A.瀑布模型B.敏捷開發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同12、在數(shù)據(jù)分析中,異常值檢測對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測異常值,以下關(guān)于異常值檢測方法的描述,正確的是:()A.僅通過觀察數(shù)據(jù)的分布,主觀判斷異常值,不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測算法,不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測方法,結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識和業(yè)務(wù)背景,對檢測結(jié)果進(jìn)行評估和解釋D.忽略異常值的存在,認(rèn)為它們對數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒有影響13、數(shù)據(jù)分析中的聚類分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類結(jié)果中存在一個(gè)簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇,可能意味著什么?()A.數(shù)據(jù)分布不均衡,需要重新聚類B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的,無需進(jìn)一步處理14、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和評估。以下關(guān)于結(jié)果解釋和評估的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.結(jié)果解釋應(yīng)該結(jié)合問題的背景和目的,進(jìn)行合理的分析和推斷B.結(jié)果評估應(yīng)該使用客觀的指標(biāo)和方法,進(jìn)行準(zhǔn)確的評價(jià)和判斷C.結(jié)果解釋和評估可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改,以滿足不同的需求D.結(jié)果解釋和評估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,無需考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性15、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.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識,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)為特征工程對模型性能影響不大,不重視這一環(huán)節(jié)二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的偏差檢測?請介紹偏差檢測的方法和步驟,并舉例說明其在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。2、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的倫理風(fēng)險(xiǎn)評估,包括數(shù)據(jù)歧視、隱私泄露等方面的評估和防范措施。3、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的維度建模方法,包括星型模型、雪花模型等,說明它們的特點(diǎn)和適用場景,并舉例說明。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在制造業(yè)的質(zhì)量控制中,數(shù)據(jù)分析可以提前發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題和優(yōu)化生產(chǎn)流程。以某電子產(chǎn)品制造企業(yè)為例,闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來監(jiān)控生產(chǎn)過程中的質(zhì)量指標(biāo)、分析質(zhì)量缺陷的原因、采取預(yù)防措施,以及如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量改進(jìn)方法降低次品率。2、(本題5分)在人力資源領(lǐng)域,員工的績效數(shù)據(jù)、培訓(xùn)數(shù)據(jù)等逐漸豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段,如人才選拔模型構(gòu)建、員工發(fā)展規(guī)劃等,優(yōu)化人力資源管理,提高企業(yè)的人才競爭力,同時(shí)探討在數(shù)據(jù)主觀性、個(gè)人隱私保護(hù)和組織文化適應(yīng)性方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。3、(本題5分)制造業(yè)中的數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本和改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量。請深入探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的監(jiān)控和優(yōu)化,如設(shè)備故障預(yù)測、質(zhì)量控制和供應(yīng)鏈管理,舉例說明數(shù)據(jù)分析在智能制造中的應(yīng)用和取得的成效。4、(本題5分)在保險(xiǎn)行業(yè),客戶風(fēng)險(xiǎn)評估和理賠預(yù)測是重要的應(yīng)用場景。探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析建立精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)模型、優(yōu)化理賠流程、防范欺詐行為,并分析數(shù)據(jù)分析在保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新中的作用。5、(本題5分)對于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略制定,論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析評估現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程和數(shù)字化潛力,確定轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)和方向。四、案例分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)某電影制作公司掌握了電影的票房數(shù)據(jù)、觀眾評價(jià)、社交媒體熱度等信息。

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