新疆天山職業(yè)技術大學《數據統(tǒng)計與分析》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁新疆天山職業(yè)技術大學《數據統(tǒng)計與分析》

2023-2024學年第一學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20個小題，每小題2分，共40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、數據分析中的文本挖掘用于從大量文本數據中提取有價值的信息。假設我們要從客戶的評論中分析產品的優(yōu)缺點。以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略詞的順序和語法B.情感分析可以判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型能夠發(fā)現文本中的潛在主題和話題D.文本挖掘能夠完全理解文本的深層含義和語義關系，無需人工干預2、數據分析中常用的統(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)計可以用來概括數據的集中趨勢、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、標準差等指標來實現C.描述性統(tǒng)計只能對數值型數據進行分析，對于分類型數據無法處理D.描述性統(tǒng)計是數據分析的第一步，為進一步的分析提供基礎3、數據分析中，數據可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗。以下關于數據可視化創(chuàng)新的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術等B.數據可視化創(chuàng)新應結合具體的問題和數據特點，不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數據可視化創(chuàng)新可以提高數據分析的效率和準確性，增強數據的說服力D.數據可視化創(chuàng)新只需要關注技術層面，不需要考慮用戶的需求和感受4、對于一個包含大量文本和數值混合數據的數據集，以下哪種預處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數值標準化C.特征工程D.以上都是5、數據分析中的分類算法用于將數據分為不同的類別。假設要構建一個分類模型來預測客戶是否會流失，以下哪種算法可能對處理不平衡的數據集（流失客戶數量遠少于未流失客戶）表現較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林6、在數據分析中，空間數據分析用于處理與地理位置相關的數據。假設要分析不同地區(qū)的犯罪率分布，以下關于空間數據分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用空間自相關分析來研究犯罪率在空間上的聚集或分散情況B.地理信息系統(tǒng)（GIS）為空間數據分析提供了強大的工具和平臺C.空間數據分析只適用于宏觀尺度的研究，如國家或省份層面，不適用于微觀尺度的分析D.考慮空間權重矩陣可以更準確地捕捉空間關系對數據分析的影響7、對于一個具有分類和數值型特征的數據集合，若要進行預處理，以下哪些步驟可能會被包括？（）A.編碼分類特征B.處理異常值C.標準化數值型特征D.以上都是8、在進行數據關聯分析時，需要找出不同變量之間的關系。假設要分析客戶購買行為與促銷活動之間的關聯，以下關于關聯分析方法的描述，正確的是：（）A.只關注表面的關聯，不深入分析內在的因果關系B.不考慮數據的分布和異常值，直接進行關聯分析C.運用關聯規(guī)則挖掘、相關性分析等方法，同時考慮數據的特點和業(yè)務背景，挖掘有價值的關聯模式，并對結果進行解釋和驗證D.認為關聯分析結果一定能直接用于制定營銷策略，不進行進一步的評估和優(yōu)化9、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持對總體的某種假設。假設我們想要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額，設定顯著性水平為0.05。如果計算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結論都不正確10、假設要分析消費者對新產品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計11、在數據分析中，數據預處理的方法有很多，其中數據標準化是一種常用的方法。以下關于數據標準化的描述中，錯誤的是？（）A.數據標準化可以將數據轉換為具有相同尺度和單位的數值B.數據標準化可以提高數據分析的結果的準確性和可靠性C.數據標準化的方法有多種，如min-max標準化、z-score標準化等D.數據標準化只適用于數值型數據，對于分類型數據無法處理12、在數據分析的假設檢驗中，假設要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額。收集了實施前后的銷售數據，以下哪種假設檢驗方法可能是合適的選擇？（）A.t檢驗，比較兩組均值B.方差分析，比較多組均值C.卡方檢驗，檢驗分類變量的關系D.不進行假設檢驗，主觀判斷營銷策略的效果13、在構建數據分析模型時，特征工程起著關鍵作用。假設我們正在構建一個預測房價的模型，擁有房屋面積、房間數量、地理位置等原始數據。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數值型特征進行標準化處理B.忽略地理位置特征，因為它難以量化C.直接使用原始數據，不進行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征14、在進行數據分析時，如果需要對數據進行缺失值處理，同時考慮數據的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機森林插補B.基于聚類的插補C.基于回歸的插補D.以上都不是15、在數據分析中，數據預處理是必不可少的步驟。以下關于數據預處理的說法中，錯誤的是？（）A.數據預處理包括數據清洗、數據轉換、數據集成等多個環(huán)節(jié)B.數據預處理的目的是提高數據的質量，為后續(xù)分析提供更好的數據基礎C.數據預處理可以使用自動化工具和算法，也可以手動進行處理D.數據預處理只需要在數據分析的開始階段進行，一旦完成就不需要再進行調整16、假設要分析一個項目的成本效益，以下關于成本效益分析方法的描述，正確的是：（）A.只考慮直接成本和直接收益，忽略間接成本和潛在收益B.凈現值（NPV）為正數時，項目一定可行C.內部收益率（IRR）越高，項目的效益越好D.不考慮項目的風險和不確定性，進行簡單的成本效益計算17、在數據分析中，數據清洗是重要的前置步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下關于數據清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數據集B.對于錯誤數據，可以根據經驗進行手動修正，無需考慮數據的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數來填充缺失值，不考慮數據的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識別并處理重復記錄、缺失值和錯誤數據，同時考慮數據的特點和業(yè)務需求18、在數據分析中，數據倉庫用于存儲和管理大量的數據。假設要構建一個企業(yè)的數據倉庫，以下關于數據倉庫的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據倉庫通常采用多維數據模型，便于進行數據分析和查詢B.數據倉庫中的數據經過清洗、轉換和整合，具有較高的數據質量C.數據倉庫只適合存儲結構化數據，對于非結構化數據無法處理D.可以通過建立數據集市，為不同部門和業(yè)務提供定制的數據服務19、假設要分析某公司產品在不同市場的銷售趨勢，同時考慮市場的競爭情況和宏觀經濟環(huán)境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是20、在數據庫管理中，若要確保數據的一致性和完整性，通常會使用哪種約束？（）A.主鍵約束B.外鍵約束C.唯一約束D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述數據挖掘中的隱私保護問題，介紹應對隱私泄露風險的技術和策略，如差分隱私、同態(tài)加密等。2、（本題5分）闡述在數據分析中，如何處理類別型數據，包括編碼方法（如獨熱編碼、標簽編碼）的選擇和應用。3、（本題5分）簡述數據挖掘中的Web挖掘，包括網頁內容挖掘、用戶行為挖掘等，說明其在互聯網領域的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家服裝品牌收集了店鋪的銷售數據，包括款式、尺碼、顏色、銷售區(qū)域、促銷手段等。研究不同銷售區(qū)域對不同款式和尺碼服裝的需求特點以及促銷手段的效果。2、（本題5分）一家在線教育機構積累了學生的學習課程、學習時長、考試成績等數據。探討學生的學習行為與成績之間的關系，為優(yōu)化課程設計和教學方法提供支持。3、（本題5分）某在線漫畫平臺保存了漫畫點擊量、用戶評論、付費意愿等數據。分析漫畫市場需求，推出受歡迎的漫畫作品。4、（本題5分）某農產品企業(yè)積累了農產品的種植數據、銷售數據、市場價格波動等信息。研究怎樣根據這些數據進行種植規(guī)劃和市場風險預測