臺(tái)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析基于課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
臺(tái)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析基于課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
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自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè),共3頁(yè)臺(tái)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)分析基于課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共30個(gè)小題,每小題1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、當(dāng)分析一個(gè)物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù),包括貨物類型、配送地點(diǎn)、運(yùn)輸時(shí)間等,以優(yōu)化配送路線和提高配送效率??紤]到實(shí)際的交通狀況和限制條件,以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的?()A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是2、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷,假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的?()A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論3、對(duì)于一個(gè)包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集,若要進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,以下哪種方法較為合適?()A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個(gè)環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量,為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動(dòng)化工具和算法,也可以手動(dòng)進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開始階段進(jìn)行,一旦完成就不需要再進(jìn)行調(diào)整5、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本,同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法,能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次,然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大,分析結(jié)果就越準(zhǔn)確,因此應(yīng)盡量選擇大樣本6、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的風(fēng)格應(yīng)根據(jù)不同的受眾和目的進(jìn)行選擇。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格選擇的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡(jiǎn)潔明了、生動(dòng)形象、專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌愋虰.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇應(yīng)考慮受眾的背景、知識(shí)水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇可以根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)確定D.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變,否則會(huì)影響用戶體驗(yàn)7、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí),需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具,以下關(guān)于工具選擇的描述,正確的是:()A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具,不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具,不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素,選擇易于使用、功能滿足需求且性價(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具,如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具,就不能更換,不考慮工具的更新和發(fā)展8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí),需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性,適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本,但可能導(dǎo)致樣本偏差較大9、在進(jìn)行地理數(shù)據(jù)分析時(shí),以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類分析對(duì)于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對(duì)變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標(biāo)系和投影的選擇,對(duì)分析結(jié)果影響不大10、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)你要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否有效,以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)方法的選擇,哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)??()A.選擇t檢驗(yàn),比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異B.運(yùn)用方差分析,檢驗(yàn)多組數(shù)據(jù)之間是否存在差異C.使用卡方檢驗(yàn),判斷分類變量之間的關(guān)聯(lián)D.不進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),憑直覺判斷策略是否有效11、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,讓管理層自行判斷C.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12、在對(duì)一個(gè)社交媒體平臺(tái)的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如關(guān)注的話題、參與的討論組等,以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用?()A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中,假設(shè)要研究一個(gè)社交平臺(tái)上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個(gè)指標(biāo)或概念對(duì)于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的?()A.度中心性,衡量節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性,反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性,體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會(huì)影響對(duì)數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設(shè)我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以使用小提琴圖同時(shí)展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達(dá)圖適合比較多個(gè)變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動(dòng)地展示數(shù)據(jù),應(yīng)盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的15、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù),若要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的數(shù)值,以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征?()A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織方式。假設(shè)要為一個(gè)大型企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),以支持復(fù)雜的查詢和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更具擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢(shì)?()A.星型架構(gòu)B.雪花架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.以上架構(gòu)沒有區(qū)別17、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系,收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,不正確的是?()A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化18、在數(shù)據(jù)庫(kù)中,若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì),以下哪個(gè)關(guān)鍵字通常會(huì)被使用?()A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING19、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,若要快速找到數(shù)據(jù)的中位數(shù),以下哪種算法較為高效?()A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機(jī)選擇算法D.以上算法效率差不多20、假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性,以下關(guān)于波動(dòng)性分析方法的描述,正確的是:()A.計(jì)算簡(jiǎn)單移動(dòng)平均就能準(zhǔn)確衡量股票價(jià)格的波動(dòng)性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明股票價(jià)格的波動(dòng)性越小C.歷史波動(dòng)率對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格的波動(dòng)沒有參考價(jià)值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價(jià)格波動(dòng)的聚類性和異方差性21、在數(shù)據(jù)分析的假設(shè)檢驗(yàn)中,假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額。收集了實(shí)施前后的銷售數(shù)據(jù),以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法可能是合適的選擇?()A.t檢驗(yàn),比較兩組均值B.方差分析,比較多組均值C.卡方檢驗(yàn),檢驗(yàn)分類變量的關(guān)系D.不進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),主觀判斷營(yíng)銷策略的效果22、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,以下哪種算法可能會(huì)被使用?()A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能23、數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估指標(biāo)用于衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型,以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)選擇的描述,正確的是:()A.只關(guān)注準(zhǔn)確率,不考慮其他指標(biāo)如召回率和精確率B.不根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的評(píng)估指標(biāo),隨意使用通用指標(biāo)C.結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問題的嚴(yán)重性,綜合考慮準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值、AUC等指標(biāo),評(píng)估模型在不同方面的表現(xiàn),并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.認(rèn)為模型評(píng)估指標(biāo)越高越好,不考慮指標(biāo)之間的平衡和trade-off24、在數(shù)據(jù)分析中,建立合適的預(yù)測(cè)模型是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)下個(gè)月某產(chǎn)品的銷售量,有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場(chǎng)因素?cái)?shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的選擇,哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素?()A.模型的復(fù)雜程度,越復(fù)雜的模型通常預(yù)測(cè)效果越好B.數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)模,選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時(shí)間,選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類似問題中的應(yīng)用效果,直接套用25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)采樣是一種常見的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析,以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等,具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層,然后從各層中抽取樣本,以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大,分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況,但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行,不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征26、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。假設(shè)一家醫(yī)院想要分析患者的病歷數(shù)據(jù),以提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),提前采取預(yù)防措施B.分析治療效果,優(yōu)化治療方案C.醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)不重要,只要能得到有價(jià)值的分析結(jié)果就行D.幫助醫(yī)院進(jìn)行資源規(guī)劃和管理,提高運(yùn)營(yíng)效率27、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,假設(shè)要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購(gòu)買關(guān)聯(lián),例如哪些商品經(jīng)常一起被購(gòu)買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會(huì)產(chǎn)生更有價(jià)值的結(jié)果?()A.Apriori算法,基于頻繁項(xiàng)集挖掘B.FP-Growth算法,提高挖掘效率C.Eclat算法,基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,依靠直覺判斷商品關(guān)聯(lián)28、數(shù)據(jù)分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對(duì)模型有用的特征。假設(shè)我們要對(duì)一組圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下關(guān)于特征工程的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來(lái)表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無(wú)關(guān)的特征,提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對(duì)圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對(duì)特征進(jìn)行預(yù)處理29、當(dāng)分析一個(gè)在線教育平臺(tái)的課程評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),以評(píng)估教師的教學(xué)質(zhì)量和課程的效果。考慮到評(píng)價(jià)的主觀性和多樣性,以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評(píng)價(jià)?()A.計(jì)算平均值B.去除極端值后計(jì)算平均值C.采用眾數(shù)D.以上都是30、數(shù)據(jù)分析中的生存分析常用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者接受某種治療后疾病復(fù)發(fā)的時(shí)間,以下哪個(gè)概念是生存分析中的關(guān)鍵指標(biāo)?()A.生存函數(shù)B.風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)C.中位生存時(shí)間D.以上都是二、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在醫(yī)療健康管理中,如何利用可穿戴設(shè)備收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)和疾病預(yù)警,提供個(gè)性化的健康管理方案。2、(本題5分)在線旅游平臺(tái)的目的地推薦可以基于用戶偏好和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。請(qǐng)論述如何通過數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的目的地推薦、行程規(guī)劃和個(gè)性化的旅游體驗(yàn),以及如何處理數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性。3、(本題5分)社交媒體平臺(tái)產(chǎn)生了海量的用戶生成數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何通過數(shù)據(jù)分析手段,例如情感分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等,洞察用戶的興趣愛好、社交關(guān)系和輿論趨勢(shì),為企業(yè)的市場(chǎng)推廣、品牌管理和輿情監(jiān)測(cè)提供決策支持,同時(shí)思考數(shù)據(jù)噪聲和信息真實(shí)性對(duì)分析結(jié)果的影響及應(yīng)對(duì)措施。4、(本題5分)電商企業(yè)如何通過用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的分析來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量、提升服務(wù)水平和發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)需求?請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析的方法、重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)和實(shí)際應(yīng)用中的注意事項(xiàng)。5、(本題5分)在電信客戶服務(wù)中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)識(shí)別客戶問題、提升服務(wù)效率和滿意度?請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析客戶數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理方法,以及如何通過數(shù)據(jù)分析改進(jìn)服務(wù)流程和策略。三、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí),常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些?解釋圖像特征提取、目標(biāo)檢測(cè)等概念,并舉例說明應(yīng)用。2、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析(EDA)?解釋EDA的主要步驟和目的,以及常用的工具和技術(shù)。3、(本題5分)描述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),包括常見的假設(shè)檢驗(yàn)類型(如t檢驗(yàn)、方差分析)的原理和應(yīng)

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