四川傳媒學(xué)院《社會(huì)調(diào)查理論與方法》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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)四川傳媒學(xué)院

《社會(huì)調(diào)查理論與方法》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、在建立分類模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問(wèn)題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是2、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，同時(shí)保留重要信息。假設(shè)你有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含眾多特征。以下關(guān)于數(shù)據(jù)降維方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結(jié)果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計(jì)算復(fù)雜度和效率C.降維過(guò)程中是否會(huì)丟失關(guān)鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門3、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷？（）A.決策樹(shù)算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語(yǔ)言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專業(yè)用戶來(lái)說(shuō)難以掌握5、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，除了預(yù)測(cè)未來(lái)值，還可以進(jìn)行季節(jié)性分析。假設(shè)我們有一個(gè)銷售數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，顯示出明顯的季節(jié)性特征，以下哪種方法可以用于提取和分析季節(jié)性成分？（）A.季節(jié)指數(shù)法B.移動(dòng)平均季節(jié)分解法C.加法模型D.以上都是6、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是7、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8、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī)，以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法可能適用？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)9、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點(diǎn)。假設(shè)我們?cè)诜治錾a(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，以下哪種異常檢測(cè)方法可能適用于檢測(cè)突然出現(xiàn)的質(zhì)量下降？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是10、在處理數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是11、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)12、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，想要了解變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，可以計(jì)算？（）A.方差B.協(xié)方差C.相關(guān)系數(shù)D.偏度13、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)未來(lái)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14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布、相關(guān)性等進(jìn)行初步了解。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于探索性分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.繪制直方圖可以觀察數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，判斷是否符合正態(tài)分布B.計(jì)算相關(guān)系數(shù)可以衡量變量之間的線性相關(guān)性C.探索性分析只是對(duì)數(shù)據(jù)的初步了解，對(duì)后續(xù)的分析沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助D.可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)摘要來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和潛在模式15、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性，但周期長(zhǎng)度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是16、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，例如股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的股票價(jià)格，以下哪種方法可能會(huì)受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)的較大影響？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型17、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法18、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是19、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問(wèn)題，假設(shè)要在一定的約束條件下最大化或最小化某個(gè)目標(biāo)函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標(biāo)和約束B(niǎo).遺傳算法，通過(guò)模擬進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進(jìn)行優(yōu)化，隨機(jī)選擇解決方案20、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過(guò)擬合和欠擬合是常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型，以下關(guān)于防止過(guò)擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗(yàn)證，直接在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型B.增加模型的復(fù)雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進(jìn)行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法，平衡模型的復(fù)雜度和擬合能力，避免過(guò)擬合和欠擬合D.認(rèn)為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的數(shù)據(jù)鉆取和上卷，說(shuō)明如何通過(guò)這兩種操作深入探索和概括數(shù)據(jù)，以獲取更詳細(xì)或更宏觀的信息。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)預(yù)處理中缺失值處理的常見(jiàn)方法，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并說(shuō)明在實(shí)際應(yīng)用中如何選擇合適的處理方法。3、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，如何避免過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題？解釋其原因和常用的解決方法，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)，說(shuō)明其在跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)合作和模型遷移中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。5、（本題5分）描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的維度建模方法，包括星型模型和雪花模型的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，并說(shuō)明如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺(tái)擁有司機(jī)和乘客的數(shù)據(jù)，包括接單時(shí)間、行程距離、費(fèi)用、乘客評(píng)價(jià)等。分析司機(jī)的接單時(shí)間分布和行程距離對(duì)費(fèi)用和乘客評(píng)價(jià)的影響。2、（本題5分）某電商企業(yè)收集了不同支付方式的使用數(shù)據(jù)、支付安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、用戶支付習(xí)慣等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化支付體驗(yàn)和降低支付風(fēng)險(xiǎn)。3、（本題5分）某在線手工皮具制作教學(xué)平臺(tái)保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度、作品完成質(zhì)量、工具使用反饋等。完善手工皮具制作教學(xué)課程和工具配備。4、（本題5分）某連鎖超市積累了不同商品的促銷組合效果數(shù)據(jù)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率對(duì)比、顧客購(gòu)買路徑等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行貨架布局優(yōu)化和促銷方案設(shè)計(jì)。5、（本題5分）某快遞公司收集了不同地區(qū)的快遞收發(fā)量、配送時(shí)效、客戶投訴等數(shù)據(jù)。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化區(qū)域配送網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)質(zhì)量。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）隨著智能家居安防系統(tǒng)的發(fā)展，家庭安防數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等大量產(chǎn)生。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像入侵預(yù)警分析、用戶習(xí)慣識(shí)別等，提高家庭安防水平，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)嚴(yán)格、設(shè)備兼容性和誤報(bào)率控制