蘭州城市學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)蘭州城市學(xué)院

《數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(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15個(gè)小題，每小題2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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇和運(yùn)用可以影響信息的傳達(dá)效果。假設(shè)你要展示不同產(chǎn)品類(lèi)別的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)對(duì)比，以下關(guān)于顏色選擇的原則，哪一項(xiàng)是最需要遵循的？（）A.選擇鮮艷和對(duì)比度高的顏色，吸引觀眾注意力B.使用隨機(jī)的顏色分配，增加視覺(jué)的多樣性C.基于數(shù)據(jù)的邏輯和意義，選擇有區(qū)分度且符合認(rèn)知習(xí)慣的顏色D.只使用自己喜歡的顏色，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)2、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過(guò)傳播模型來(lái)模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程3、在數(shù)據(jù)可視化中，顏色的選擇和使用對(duì)于傳達(dá)信息有重要影響。假設(shè)要在一個(gè)圖表中突出顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對(duì)比色B.使用相近的柔和色C.隨機(jī)選擇顏色D.只使用一種顏色4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)要對(duì)一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同5、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見(jiàn)？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，與業(yè)務(wù)部門(mén)的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門(mén)的預(yù)期不符，以下哪種做法可能是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門(mén)接受B.重新檢查分析過(guò)程，看是否存在錯(cuò)誤C.與業(yè)務(wù)部門(mén)深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點(diǎn)D.放棄當(dāng)前分析，按照業(yè)務(wù)部門(mén)的意見(jiàn)修改結(jié)論7、假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對(duì)于不同類(lèi)別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)驗(yàn)時(shí)，交叉驗(yàn)證是常用的評(píng)估模型穩(wěn)定性的方法。假設(shè)你在比較不同的分類(lèi)算法，以下關(guān)于交叉驗(yàn)證策略的選擇，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證B.使用K折交叉驗(yàn)證，平均多個(gè)結(jié)果以獲得更可靠的評(píng)估C.采用留一法交叉驗(yàn)證，確保每個(gè)樣本都被用于驗(yàn)證D.不進(jìn)行交叉驗(yàn)證，只進(jìn)行一次訓(xùn)練和驗(yàn)證9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的可解釋性對(duì)于決策支持很重要。假設(shè)要向管理層解釋一個(gè)預(yù)測(cè)銷(xiāo)售趨勢(shì)的模型結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述，正確的是：（）A.使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語(yǔ)，讓管理層難以理解B.不提供任何解釋?zhuān)尮芾韺幼孕信袛郈.采用簡(jiǎn)單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語(yǔ)言，解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù)，幫助管理層做出明智的決策D.認(rèn)為數(shù)據(jù)可解釋性不重要，只要模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確就行10、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計(jì)是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小D.描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果想要研究?jī)蓚€(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，以下哪種方法比較合適？（）A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.方差分析D.聚類(lèi)分析12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個(gè)步驟，其中數(shù)據(jù)探索是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)探索可以幫助人們了解數(shù)據(jù)的特征和分布B.數(shù)據(jù)探索可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲C.數(shù)據(jù)探索可以確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.數(shù)據(jù)探索只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，無(wú)需進(jìn)行深入的挖掘和探索13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，以下哪個(gè)函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()14、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問(wèn)題，假設(shè)要在一定的約束條件下最大化或最小化某個(gè)目標(biāo)函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類(lèi)復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標(biāo)和約束B(niǎo).遺傳算法，通過(guò)模擬進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進(jìn)行優(yōu)化，隨機(jī)選擇解決方案15、假設(shè)要分析某電商平臺(tái)用戶的購(gòu)買(mǎi)行為隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化方法較為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的文本分類(lèi)技術(shù)，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等在文本分類(lèi)中的應(yīng)用，并比較它們的性能。2、（本題5分）在處理工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋設(shè)備故障預(yù)測(cè)、質(zhì)量控制等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。3、（本題5分）解釋什么是可解釋性人工智能在數(shù)據(jù)分析中的重要性，列舉提高模型可解釋性的方法和技術(shù)，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）金融行業(yè)擁有豐富的交易數(shù)據(jù)和客戶信息。分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、投資組合優(yōu)化等，識(shí)別金融風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)，提升金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力和盈利能力，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型準(zhǔn)確性和監(jiān)管要求方面所面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。2、（本題5分）教育行業(yè)正在積極探索利用數(shù)據(jù)分析提升教學(xué)效果。以某在線教育平臺(tái)為例，討論如何基于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑推薦和個(gè)性化教學(xué)，包括數(shù)據(jù)采集、學(xué)生畫(huà)像構(gòu)建、課程推薦算法，以及如何評(píng)估教學(xué)改進(jìn)的效果。3、（本題5分）在社交媒體的內(nèi)容管理中，數(shù)據(jù)分析可以提高內(nèi)容質(zhì)量和傳播效果。以某社交媒體平臺(tái)的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解用戶對(duì)不同類(lèi)型內(nèi)容的喜好、評(píng)估內(nèi)容的影響力、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法，以及如何根據(jù)數(shù)據(jù)分析創(chuàng)作更受歡迎的內(nèi)容。4、（本題5分）在物流配送的最后一公里問(wèn)題上，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化配送方案、提高配送效率和降低配送成本？請(qǐng)?jiān)敿?xì)探討數(shù)據(jù)分析在解決最后一公里難題中的應(yīng)用、實(shí)際挑戰(zhàn)和創(chuàng)新解決方案。5、（本題5分）在能源智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)分析有助于優(yōu)化電力分配和提高電網(wǎng)穩(wěn)定性。以某地區(qū)的智能電網(wǎng)為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)電力需求、監(jiān)控電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)、進(jìn)行故障診斷和預(yù)警，以及如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線親子活動(dòng)平臺(tái)收集了活動(dòng)報(bào)名數(shù)據(jù)、用戶