長春健康職業(yè)學(xué)院《社會統(tǒng)計學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁長春健康職業(yè)學(xué)院《社會統(tǒng)計學(xué)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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1分，共20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)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個數(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)、庫存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問題時更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動編寫代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成2、假設(shè)我們正在分析客戶的購買行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶購買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差3、假設(shè)我們要評估一個分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個指標(biāo)還能反映模型對于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣4、在進(jìn)行時間序列預(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動態(tài)時間規(guī)整D.以上都不是5、在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，錯誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性6、對于一個具有分類和數(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7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)有很多種，其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中，錯誤的是？（）A.星型架構(gòu)由事實表和維度表組成B.事實表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù)，維度表中包含了對事實表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計和維護(hù)比較復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)和知識8、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(guān)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(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要投入大量的時間和資源9、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設(shè)要分析大量的客戶評論數(shù)據(jù)，以了解客戶對產(chǎn)品的滿意度，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵的第一步？（）A.詞頻統(tǒng)計B.情感分析C.主題建模D.命名實體識別10、當(dāng)分析一組時間序列數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動。為了消除季節(jié)性影響，應(yīng)該采用哪種方法？（）A.移動平均B.指數(shù)平滑C.季節(jié)指數(shù)法D.線性回歸11、對于一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)可能會被用到？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.機(jī)器學(xué)習(xí)12、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設(shè)要對不斷產(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，進(jìn)行實時查詢D.不進(jìn)行實時處理，先存儲數(shù)據(jù)再事后分析13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)，以下描述錯誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，一定唯一D.對于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置14、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是獲取代表性數(shù)據(jù)的常用方法。假設(shè)要從一個大型數(shù)據(jù)庫中抽取樣本以估計總體特征，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.采用簡單隨機(jī)抽樣，不考慮總體的結(jié)構(gòu)和特征B.隨意選擇抽樣方法，不考慮樣本的代表性和誤差C.根據(jù)總體的特點和研究目的，選擇合適的抽樣方法，如分層抽樣、系統(tǒng)抽樣等，并控制抽樣誤差D.為了方便，抽取少量樣本，不考慮樣本量對結(jié)果的影響15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個預(yù)測房價的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)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17、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對照試驗B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點回歸設(shè)計D.以上都是18、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)在過去十年間的經(jīng)濟(jì)增長趨勢，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用折線圖清晰地呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)隨時間的變化B.柱狀圖能夠有效地對比不同地區(qū)在特定時間點的經(jīng)濟(jì)數(shù)值C.為了使圖表更美觀，可以添加過多的裝飾元素，即使這可能會干擾數(shù)據(jù)的解讀D.選擇合適的顏色和標(biāo)記，能夠增強(qiáng)圖表的可讀性和吸引力19、在數(shù)據(jù)庫管理中，當(dāng)多個用戶同時對同一數(shù)據(jù)表進(jìn)行操作時，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，通常會采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)備份B.事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.索引優(yōu)化20、在處理時間序列數(shù)據(jù)時，除了考慮趨勢和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來平滑時間序列數(shù)據(jù)，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡單移動平均B.加權(quán)移動平均C.指數(shù)加權(quán)移動平均D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)挖掘中的分類不平衡問題，說明其對模型訓(xùn)練的影響，并列舉至少兩種解決分類不平衡問題的方法。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的價值評估，包括直接價值、潛在價值和風(fēng)險價值等方面的評估方法。3、（本題5分）解釋什么是模型并行和數(shù)據(jù)并行，說明它們在分布式訓(xùn)練中的應(yīng)用和區(qū)別，并舉例分析。4、（本題5分）描述在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制等技術(shù)和策略的應(yīng)用。5、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。請詳細(xì)闡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)和常用方法，并舉例說明其在實際項目中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家金融公司積累了客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況、收入水平等數(shù)據(jù)。分析怎樣運用這些數(shù)據(jù)建立信用評估模型，降低貸款風(fēng)險。2、（本題5分）某超市的生鮮類目記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括商品種類、銷售數(shù)量、價格、促銷活動、季節(jié)因素等。分析季節(jié)因素對不同生鮮商品銷售和促銷活動效果的影響。3、（本題5分）一家電商企業(yè)擁有大量的銷售數(shù)據(jù)，包括商品類別、價格、銷量、用戶評價等。請分析不同商品類別在不同價格區(qū)間的銷量分布情況，并找出最受歡迎的商品類別和價格組合。4、（本題5分）某在線音樂平臺存有用戶的聽歌數(shù)據(jù)，包括歌曲類型、歌手、播放次數(shù)、收藏行為等。分析用戶對不同類型歌曲和歌手的喜好程度以及收藏行為的特點。5、（本題5分）某金融科技平臺收集了用戶的投資行為、風(fēng)險偏好、資產(chǎn)配置等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提供個性化的投資建議和財富管理服務(wù)。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在影視娛樂行業(yè)，觀眾的觀看行為和評價數(shù)據(jù)對于內(nèi)容創(chuàng)作和推薦具有重要意義。以某在線視頻平臺為例，分析如何運用數(shù)據(jù)分析來