西安醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)?！洞髷?shù)據(jù)探索性分析》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)西安醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)?！洞髷?shù)據(jù)探索性分析》

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)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D.不進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，先存儲(chǔ)數(shù)據(jù)再事后分析2、對(duì)于一個(gè)具有時(shí)間戳的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行時(shí)間序列分析，以下哪個(gè)工具或庫(kù)可能會(huì)被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn3、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。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4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征5、數(shù)據(jù)分析中的生存分析常用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者接受某種治療后疾病復(fù)發(fā)的時(shí)間，以下哪個(gè)概念是生存分析中的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.生存函數(shù)B.風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)C.中位生存時(shí)間D.以上都是6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購(gòu)物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購(gòu)買面包的顧客往往也會(huì)購(gòu)買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對(duì)超市的營(yíng)銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購(gòu)買B.降低面包或牛奶的價(jià)格，以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫(kù)存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營(yíng)銷策略沒有實(shí)際意義7、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布8、在對(duì)一個(gè)社交媒體平臺(tái)的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如關(guān)注的話題、參與的討論組等，以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析的異常檢測(cè)中，假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為，例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測(cè)方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.基于密度的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進(jìn)行異常檢測(cè)，認(rèn)為所有交易都是正常的10、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11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會(huì)受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響12、假設(shè)要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在平均情況下性能較好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序13、數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的說法，不正確的是：（）A.柱狀圖適合用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.餅圖能夠清晰地反映出各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系D.箱線圖主要用于展示數(shù)據(jù)的分布范圍，對(duì)于數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)展示效果不佳14、在處理缺失值時(shí)，如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是15、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴歷史數(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.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法16、對(duì)于一個(gè)具有分類和數(shù)值型特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行預(yù)處理，以下哪些步驟可能會(huì)被包括？（）A.編碼分類特征B.處理異常值C.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值型特征D.以上都是17、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合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)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù)，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語(yǔ)義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會(huì)引入誤差和沖突，不進(jìn)行質(zhì)量檢查18、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控19、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫(kù)中的seasonal_decompose函數(shù)B.scikit-learn庫(kù)中的decomposition模塊C.pandas庫(kù)中的resample函數(shù)D.matplotlib庫(kù)中的plot函數(shù)20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)候需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和連接。假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購(gòu)買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是21、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22、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要快速找到數(shù)據(jù)的中位數(shù)，以下哪種算法較為高效？（）A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機(jī)選擇算法D.以上算法效率差不多23、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值或異常模式。假設(shè)你在分析一家公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以檢測(cè)可能的欺詐行為。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，如設(shè)定閾值來判斷異常B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如孤立森林，自動(dòng)識(shí)別異常C.結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和人工判斷來確定異常D.完全依賴數(shù)據(jù)的直觀觀察來發(fā)現(xiàn)異常24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的配色方案選擇也很重要。假設(shè)要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)展示銷售數(shù)據(jù)的圖表，以下關(guān)于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對(duì)比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設(shè)計(jì)原則，選擇對(duì)比度高、易于區(qū)分和視覺舒適的配色方案，使數(shù)據(jù)清晰可讀，并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進(jìn)行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗(yàn)，只追求美觀25、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?qǐng)DC.和弦圖D.以上都是26、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27、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調(diào)優(yōu)是提高性能的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要在多個(gè)分類模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過交叉驗(yàn)證等技術(shù)來評(píng)估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索是常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復(fù)雜度越高，性能就越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.結(jié)合業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇適合的模型和調(diào)優(yōu)方法28、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)有很多，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)無關(guān)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要在數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過程中進(jìn)行關(guān)注和處理29、在建立回歸模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個(gè)問題？（）A.對(duì)自變量進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化B.增加樣本量C.剔除一些相關(guān)的自變量D.以上都是30、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。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)買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購(gòu)買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說明規(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)系二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在房地產(chǎn)行業(yè)，數(shù)據(jù)分析可用于市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、房?jī)r(jià)評(píng)估、客戶需求分析等。論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析輔助房地產(chǎn)投資決策、項(xiàng)目開發(fā)規(guī)劃、銷售策略制定，并分析政策對(duì)房地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析的影響。2、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于農(nóng)作物監(jiān)測(cè)、土壤質(zhì)量評(píng)估、氣象預(yù)測(cè)等方面。探討如何利用數(shù)據(jù)分析提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、減少資源浪費(fèi)、應(yīng)對(duì)氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響，并分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析面臨的技術(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。3、（本題5分）在線教育的課程評(píng)價(jià)體系中，如何通過數(shù)據(jù)分析來評(píng)估課程質(zhì)量、教師教學(xué)效果和學(xué)生學(xué)習(xí)收獲？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)的來源和處理方式，以及如何利用分析結(jié)果改進(jìn)課程和教學(xué)。4、（本題5分）在電信增值服務(wù)領(lǐng)域，用戶的增值服務(wù)使用數(shù)據(jù)、消費(fèi)行為數(shù)據(jù)等不斷積累。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像增值服務(wù)個(gè)性化推薦、用戶消費(fèi)行為分析等，提升電信增值服務(wù)的用戶滿意度和業(yè)務(wù)收入，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法規(guī)嚴(yán)格、用戶需求變化快和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。5、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的數(shù)字化營(yíng)銷效果評(píng)估，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析衡量不同營(yíng)銷渠道和活動(dòng)的效果，優(yōu)化營(yíng)銷資源分配。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理？請(qǐng)介紹相關(guān)的技術(shù)和框架，如SparkStreaming、Flink等，并舉例說明其應(yīng)用。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的信息圖設(shè)計(jì)的要點(diǎn)和技巧，說明如何通過信息圖清晰有效地傳達(dá)復(fù)雜信息，并舉例說明在數(shù)據(jù)報(bào)告中的應(yīng)用。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征變換，如對(duì)數(shù)變換、冪變換等，解釋其目的和作用，并舉例說明在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)分析中，