廣西經濟職業(yè)學院《數(shù)據(jù)分析與實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁廣西經濟職業(yè)學院《數(shù)據(jù)分析與實踐》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識的過程。假設一家電商企業(yè)想要通過數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)客戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術可能最為適用？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預測分析2、假設要分析不同年齡段消費者對某產品的滿意度，以下關于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細，對消費者滿意度的分析就越準確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進行分組C.對于每個年齡段，只計算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時，需要進行假設檢驗3、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對文本數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種算法可能會被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能4、對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集，想要了解變量之間的線性關系強度，可以計算？（）A.方差B.協(xié)方差C.相關系數(shù)D.偏度5、假設我們有一組銷售數(shù)據(jù)，要分析不同產品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖6、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標能夠準確地描述數(shù)據(jù)特征。假設我們正在分析一組學生的考試成績。以下關于統(tǒng)計指標的描述，哪一項是錯誤的？（）A.平均數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)不受極端值的影響，能更穩(wěn)健地表示數(shù)據(jù)的中心位置C.標準差越大，說明數(shù)據(jù)的離散程度越小，數(shù)據(jù)越穩(wěn)定D.方差是標準差的平方，同樣可以反映數(shù)據(jù)的離散程度7、對于一個具有多個變量的數(shù)據(jù)集合，若要進行降維處理，以下哪種方法可能會被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨立成分分析D.以上都是8、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.以上都是9、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要預測客戶的購買行為，以下哪種方法可能會被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都有可能10、在進行時間序列預測時，如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性，但周期長度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經網絡C.動態(tài)時間規(guī)整D.以上都不是11、數(shù)據(jù)分析中常用的軟件有很多，其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關于Excel在數(shù)據(jù)分析中的作用，錯誤的是？（）A.Excel可以進行數(shù)據(jù)的輸入、編輯和存儲B.Excel可以進行簡單的數(shù)據(jù)分析，如計算均值、標準差等C.Excel可以制作各種類型的圖表，進行數(shù)據(jù)可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，適用于復雜的數(shù)據(jù)分析任務12、假設我們有一組關于學生成績的數(shù)據(jù)，包括語文、數(shù)學、英語等科目成績，要分析這些科目成績之間的相關性，以下哪種可視化方法較為直觀？（）A.熱力圖B.雷達圖C.散點圖矩陣D.以上都不是13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫是一種重要的存儲和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉庫可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實時更新的，反映了最新的業(yè)務狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的建設需要投入大量的時間和資源14、假設要對海量圖像數(shù)據(jù)進行分析，以下關于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù)，效果良好B.基于深度學習的圖像識別算法能夠自動提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對分析結果沒有影響D.不需要對圖像數(shù)據(jù)進行預處理，直接輸入模型進行分析15、在進行數(shù)據(jù)可視化時，如果數(shù)據(jù)的量級差異較大，為了更清晰地展示數(shù)據(jù)分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標軸刻度B.對數(shù)據(jù)進行標準化處理C.只展示部分數(shù)據(jù)D.采用多個圖表分別展示16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的不僅僅是展示數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)可視化目的的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化的目的是幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢B.數(shù)據(jù)可視化的目的是提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時間和成本C.數(shù)據(jù)可視化的目的是增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力，使分析結果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)分析報告看起來更漂亮，沒有其他實際作用17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫用于存儲和管理大量的數(shù)據(jù)。假設要構建一個企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫，以下關于數(shù)據(jù)倉庫的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常采用多維數(shù)據(jù)模型，便于進行數(shù)據(jù)分析和查詢B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)經過清洗、轉換和整合，具有較高的數(shù)據(jù)質量C.數(shù)據(jù)倉庫只適合存儲結構化數(shù)據(jù)，對于非結構化數(shù)據(jù)無法處理D.可以通過建立數(shù)據(jù)集市，為不同部門和業(yè)務提供定制的數(shù)據(jù)服務18、假設我們要分析某地區(qū)不同年齡段人口的收入水平，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可以直觀地展示收入隨年齡的變化趨勢？（）A.分組柱狀圖B.折線圖C.箱線圖D.直方圖19、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學習算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值20、在進行數(shù)據(jù)融合時，將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設我們有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡單拼接，無需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會引入重復和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結構相同的數(shù)據(jù)源，對于不同結構的數(shù)據(jù)源無法進行融合21、當分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時，以下哪個指標不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度，還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)？（）A.方差B.標準差C.平均差D.變異系數(shù)22、關于數(shù)據(jù)分析中的客戶細分，假設要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計信息和在線活動將客戶分為不同的細分群體。以下哪種細分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費頻率、金額和最近消費時間B.基于聚類的細分，自動發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進行客戶細分，對所有客戶采用相同的策略23、在數(shù)據(jù)分析中，若要評估一個預測模型的準確性，以下哪個指標是常用的？（）A.均方誤差B.標準差C.偏度D.峰度24、在數(shù)據(jù)分析中，相關性分析用于研究兩個變量之間的關系。假設要分析身高和體重之間的相關性，以下關于相關性分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用皮爾遜相關系數(shù)來衡量線性相關性的強度和方向B.相關性強并不意味著存在因果關系，只是表明變量之間存在某種關聯(lián)C.即使相關系數(shù)為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關系的可能D.相關性分析的結果不受數(shù)據(jù)范圍和樣本大小的影響25、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識的過程。假設你在一個電商網站的交易數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)挖掘，旨在發(fā)現(xiàn)客戶的購買行為模式。以下關于數(shù)據(jù)挖掘技術的選擇，哪一項是最有可能有效的？（）A.使用關聯(lián)規(guī)則挖掘，找出經常一起購買的商品組合B.應用決策樹算法進行分類，預測客戶是否會購買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體，基于群體特征進行營銷D.以上三種技術結合使用，全面挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息26、數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計方法有很多，其中描述性統(tǒng)計是一種基礎的方法。以下關于描述性統(tǒng)計的描述中，錯誤的是？（）A.描述性統(tǒng)計可以用來概括數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形狀B.描述性統(tǒng)計可以通過計算均值、中位數(shù)、標準差等指標來實現(xiàn)C.描述性統(tǒng)計只能對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行分析，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.描述性統(tǒng)計是數(shù)據(jù)分析的第一步，為進一步的分析提供基礎27、對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集，若要找出變量之間的潛在結構關系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對應分析D.典型相關分析28、對于一個包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種預處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數(shù)值標準化C.特征工程D.以上都是29、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保持數(shù)據(jù)的局部結構？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是30、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄的數(shù)據(jù)集，以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導致信息丟失B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進行對比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關系進行修正C.重復記錄可以直接保留，因為它們不會對數(shù)據(jù)分析結果產生太大影響D.運用數(shù)據(jù)填充技術，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹慎選擇填充方法二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）農業(yè)領域的數(shù)據(jù)分析對于提高農作物產量、優(yōu)化資源利用和應對氣候變化具有重要意義。請論述如何運用數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測土壤狀況、預測氣象災害和優(yōu)化農業(yè)生產決策，分析農業(yè)數(shù)據(jù)的特點和采集難點，以及如何推動農業(yè)數(shù)據(jù)分析的普及和應用。2、（本題5分）對于電商平臺的用戶信用評估，論述如何運用數(shù)據(jù)分析構建信用評估模型，防范信用風險，促進交易安全。3、（本題5分）物流行業(yè)面臨著復雜的運營管理和優(yōu)化需求，數(shù)據(jù)分析在其中發(fā)揮著重要作用。請全面闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化物流路徑規(guī)劃、庫存管理和配送效率，探討數(shù)據(jù)驅動的決策在物流行業(yè)中的應用案例和面臨的挑戰(zhàn)，如實時數(shù)據(jù)處理和多因素的影響。4、（本題5分）在能源交易市場中，數(shù)據(jù)分析對于價格預測和交易策略制定至關重要。以某能源交易公司為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來預測能源價格波動、制定最優(yōu)交易策略、管理風險，以及如何整合市場數(shù)據(jù)和宏觀經濟指標。5、（本題5分）在公共服務領域，如教育、醫(yī)療和社保等，積累了大量的公民服務數(shù)據(jù)。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如資源分配優(yōu)化、服務質量評估等，提高公共服務的公平性和效率，同時探討在數(shù)據(jù)安全性要求高、政策導向影響和公眾參與度方面可能面臨的問題及應對方法。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘，包括社交網絡分析、知識圖譜等，說明其應用場景和相關技術。2、（本題5分）解釋什么是自然語言處理在數(shù)據(jù)分析中的應用，包括文本分類、情感分析等任務，以及常用的技術和工具。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師如何在項目中進行風險評估和應對，包括識別風險、評估風險影響和制定應對策略，并舉例說明。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師應具備的技能和素質，包括技術能力、業(yè)務理解