梅河口康美職業(yè)技術學院《數據分析與處理技術》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁梅河口康美職業(yè)技術學院《數據分析與處理技術》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在數據分析中，數據分析的方法有很多，其中關聯規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關于關聯規(guī)則挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.關聯規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現數據中不同變量之間的關聯關系B.關聯規(guī)則挖掘的結果可以用支持度和置信度來衡量C.關聯規(guī)則挖掘只適用于數值型數據，對于分類型數據無法處理D.關聯規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進行商品推薦和營銷策略制定2、在進行數據預處理時，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含房屋屬性（面積、房間數量、地理位置等）和價格的數據集，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進行建模，無需進行任何特征轉換和構建B.對地理位置進行獨熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對模型的性能沒有影響，可忽略D.增加一些與房屋價格無關的特征，能夠提高模型的準確性3、數據分析中的數據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。假設我們要展示不同地區(qū)銷售額的分布情況。以下關于數據可視化的描述，哪一項是不準確的？（）A.柱狀圖適合比較不同類別之間的數量差異B.折線圖常用于展示數據隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地顯示各部分數據占總體的比例關系，但不適合數據類別過多的情況D.數據可視化只是為了讓數據看起來更美觀，對數據分析的幫助不大4、在進行數據分析時，異常值的檢測和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設我們在分析一組生產線上的產品質量數據。以下關于異常值的描述，哪一項是不準確的？（）A.異常值可能是由于數據錄入錯誤或特殊情況導致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對于異常值，應該立即刪除，以免影響分析結果D.對異常值的處理需要根據具體情況進行判斷，有時需要進一步調查原因5、在數據分析中，數據預處理的步驟包括數據清洗、轉換和歸一化等。假設我們要對一組數值型數據進行預處理。以下關于數據預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據轉換可以將數據映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數據縮放到相同的范圍，避免不同量級數據的影響C.數據預處理對數據分析的結果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理6、假設要分析一個零售企業(yè)的庫存數據，包括商品種類、庫存數量、銷售速度等，以制定合理的補貨策略。以下哪個因素可能對庫存管理的效率產生最大影響？（）A.商品的銷售預測準確性B.供應商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是7、對于一組具有明顯層次結構的數據，以下哪種數據分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類8、在建立分類模型時，如果數據存在類別不平衡問題，以下哪種技術可以用于數據增強？（）A.生成對抗網絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是9、在數據分析中，若要比較多個總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設檢驗D.以上都是10、數據分析中的數據可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設要構建一個交互式的數據可視化報表，允許用戶根據自己的需求篩選和查看數據，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib11、在進行數據可視化時，選擇合適的圖表類型要根據數據的特點和分析目的。假設你要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下關于圖表選擇的建議，哪一項是最恰當的？（）A.使用折線圖，體現收入隨年齡的變化趨勢B.運用柱狀圖，比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖，展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達圖，綜合展示多個相關變量12、在多變量數據分析中，主成分分析（PCA）是一種常用的方法。假設你有一組包含多個相關變量的數據，以下關于PCA應用的目的，哪一項是最準確的？（）A.減少變量數量，同時保留大部分數據的方差B.找到變量之間的線性關系C.對數據進行標準化處理D.直接用于預測未知數據13、在進行數據分析時，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設你正在處理一個預測房價的數據集，包含房屋面積、房間數量、地理位置等特征。以下關于特征工程的操作，哪一項是最需要謹慎處理的？（）A.對數值型特征進行標準化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉換為經緯度數值，并作為新的特征C.基于現有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡化模型14、在進行數據分類任務時，需要評估模型的性能。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標能夠綜合考慮模型的查準率和查全率？（）A.F1值B.準確率C.召回率D.AUC值15、在數據分析中，若要比較不同組數據的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數D.眾數16、在數據分析中，假設檢驗是一種常用的統計方法。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，哪一項是不準確的？（）A.首先需要提出原假設和備擇假設，然后根據樣本數據計算檢驗統計量B.如果p值小于預先設定的顯著性水平，就拒絕原假設，認為新教學方法有效C.假設檢驗的結果完全取決于樣本數據的大小和分布，與研究問題的實際情況無關D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗的靈敏度和特異性17、數據分析在醫(yī)療領域有著重要的應用。以下關于數據分析在醫(yī)療中的作用，不準確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機構分析患者的病歷數據，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質量B.通過對醫(yī)療影像數據的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實時健康數據進行監(jiān)測和預警，實現個性化的醫(yī)療服務D.數據分析在醫(yī)療領域的應用還處于初級階段，對醫(yī)療實踐的影響非常有限18、數據分析中的分類算法用于將數據分為不同的類別。假設要根據客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數據的特征和算法的適用性B.只關注分類算法的準確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標C.深入分析數據特征和業(yè)務需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經網絡等，并選擇最適合的算法，同時結合多種評估指標進行綜合評價D.認為分類算法的參數設置不重要，使用默認參數即可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、在數據分析中，數據抽樣是一種常用的方法。以下關于數據抽樣的說法中，錯誤的是？（）A.數據抽樣可以減少數據分析的時間和成本，同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數據抽樣方法，能夠確保每個數據點被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據某些特征將數據分為不同層次，然后從各層次中進行抽樣D.數據抽樣的樣本大小越大，分析結果就越準確，因此應盡量選擇大樣本二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進行回歸分析時，如何判斷模型是否存在過擬合或欠擬合？請介紹診斷方法和解決措施。2、（本題5分）闡述數據倉庫中的元數據管理，說明元數據的定義、類型和重要性，以及如何有效地管理元數據。3、（本題5分）簡述數據挖掘中的圖挖掘，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。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺的生鮮業(yè)務擁有商品銷售數據、物流配送數據、客戶投訴數據。分析生鮮產品的銷售瓶頸和物流問題，提升客戶滿意度。2、（本題5分）某電商平臺的家居用品類目擁有銷售數據、用戶搜索關鍵詞、商品評價等。分析家居用品市場的需求趨勢和用戶關注點，改進產品推薦和選品策略。3、（本題5分）某運動品牌公司收集了不同地區(qū)門店的銷售數據、消費者特征、市場競爭情況。分析各地區(qū)市場的潛力和競爭態(tài)勢，制定區(qū)域化的營銷和產品策略。4、（本題5分）某網約車平臺掌握了司機和乘客的出行數據、評價數據、訂單量等信息。優(yōu)化派單算法，提高服務質量和運營效率。5、（本題5分）某在線健身課程平臺擁有課程銷售數據、用戶鍛煉目標、課程完成率等。設計更有效的健身課程和激勵機制。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）在醫(yī)療