西安醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)?！稊?shù)據(jù)管理與分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)西安醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)校

《數(shù)據(jù)管理與分析》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25個(gè)小題，每小題1分，共25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、數(shù)據(jù)分析中的模型選擇需要根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的性質(zhì)來(lái)決定。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的短期波動(dòng)，數(shù)據(jù)具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)時(shí)更有可能取得較好的預(yù)測(cè)效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.支持向量回歸模型D.深度學(xué)習(xí)模型2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的原則有很多，其中簡(jiǎn)潔明了是一個(gè)重要的原則。以下關(guān)于簡(jiǎn)潔明了的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表應(yīng)該避免使用過(guò)多的顏色和裝飾C.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以通過(guò)減少數(shù)據(jù)的維度和細(xì)節(jié)來(lái)實(shí)現(xiàn)D.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表只適用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)展示，對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)無(wú)法處理3、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù)，也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個(gè)包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況？（）A.計(jì)算每個(gè)職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以4、在處理缺失值時(shí)，如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是5、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過(guò)PCA進(jìn)行降維時(shí)，以下哪個(gè)說(shuō)法是正確的？（）A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過(guò)程會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是6、數(shù)據(jù)分析在電商領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)行為和偏好提供個(gè)性化的推薦和服務(wù)B.通過(guò)分析客戶的反饋和評(píng)價(jià)，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高客戶滿意度C.預(yù)測(cè)客戶的流失風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中作用不大，傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理方法更加有效7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過(guò)手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了8、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過(guò)多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法有效性評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過(guò)與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比來(lái)評(píng)估B.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過(guò)與其他方法進(jìn)行比較來(lái)評(píng)估C.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過(guò)模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試來(lái)評(píng)估D.數(shù)據(jù)分析方法的有效性一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)9、在數(shù)據(jù)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過(guò)小D.以上都是10、某數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析？（）A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.詞袋模型11、假設(shè)要對(duì)海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù)，效果良好B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法能夠自動(dòng)提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有影響D.不需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，直接輸入模型進(jìn)行分析12、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究變量之間的因果關(guān)系，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.結(jié)構(gòu)方程模型D.以上都有可能13、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過(guò)R平方值來(lái)評(píng)估C.存在共線性問(wèn)題時(shí)，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測(cè)效果D.可以通過(guò)逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量14、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析。以下哪個(gè)工具常用于探索性數(shù)據(jù)分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評(píng)估一個(gè)新的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)的效果時(shí)，比如分析活動(dòng)前后的客戶流量、購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動(dòng)期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準(zhǔn)確評(píng)估活動(dòng)的貢獻(xiàn)，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比B.只關(guān)注活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要制定合理的項(xiàng)目計(jì)劃和流程。假設(shè)要在三個(gè)月內(nèi)完成一個(gè)大型企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和報(bào)告撰寫(xiě)。以下哪種項(xiàng)目管理方法在確保按時(shí)交付高質(zhì)量結(jié)果方面更具指導(dǎo)意義？（）A.瀑布模型B.敏捷開(kāi)發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法可能不再適用？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.線性回歸D.以上都是19、假設(shè)要分析一個(gè)電商平臺(tái)的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，以提取用戶的意見(jiàn)和情感傾向。以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)和方法可能是關(guān)鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.以上都是20、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點(diǎn)。假設(shè)我們?cè)诜治錾a(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，以下哪種異常檢測(cè)方法可能適用于檢測(cè)突然出現(xiàn)的質(zhì)量下降？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含房屋屬性（面積、房間數(shù)量、地理位置等）和價(jià)格的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進(jìn)行建模，無(wú)需進(jìn)行任何特征轉(zhuǎn)換和構(gòu)建B.對(duì)地理位置進(jìn)行獨(dú)熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對(duì)模型的性能沒(méi)有影響，可忽略D.增加一些與房屋價(jià)格無(wú)關(guān)的特征，能夠提高模型的準(zhǔn)確性22、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，以下哪種方法較為合適？（）A.相關(guān)性分析B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.回歸分析D.以上都不是23、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要考慮多個(gè)因素，其中數(shù)據(jù)粒度是一個(gè)重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度和匯總程度B.數(shù)據(jù)粒度越細(xì)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理成本越高C.數(shù)據(jù)粒度越粗，數(shù)據(jù)的查詢和分析效率越高D.數(shù)據(jù)粒度的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無(wú)關(guān)24、在建立分類模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問(wèn)題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是25、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二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖像挖掘，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等，說(shuō)明其技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的時(shí)間序列分解技術(shù)，如加法模型和乘法模型，說(shuō)明如何通過(guò)分解進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，并舉例說(shuō)明在銷售數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋什么是圖數(shù)據(jù)分析，說(shuō)明其在交通網(wǎng)絡(luò)、社交關(guān)系等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和常用算法，并舉例分析。4、（本題5分）簡(jiǎn)述聚類分析的概念和方法，舉例說(shuō)明其在市場(chǎng)細(xì)分、客戶分類等領(lǐng)域的應(yīng)用，并解釋如何確定最優(yōu)的聚類個(gè)數(shù)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線游戲公司保存了玩家的游戲數(shù)據(jù)，包含游戲時(shí)長(zhǎng)、游戲等級(jí)、充值金額、游戲模式等。分析玩家在不同游戲模式下的游戲時(shí)長(zhǎng)與充值金額的關(guān)系。2、（本題5分）某外賣(mài)平臺(tái)的早餐類目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品類型、銷售額、配送時(shí)間、用戶下單時(shí)間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時(shí)間和用戶下單時(shí)間的關(guān)聯(lián)。3、（本題5分）某在線足球裝備銷售平臺(tái)記錄了銷售數(shù)據(jù)、足球賽事影響、用戶偏好變化等。及時(shí)調(diào)整足球裝備的庫(kù)存和營(yíng)銷策略。4、（本題5分）某在線醫(yī)療平臺(tái)保存了患者的病歷數(shù)據(jù)、在線咨詢記錄、藥品購(gòu)買(mǎi)記錄等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和藥品管理。5、（本題5分）某電影制作公司掌握了電影的票房數(shù)據(jù)、觀眾評(píng)價(jià)、社交媒體熱度等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)指導(dǎo)電影的選題和制作決策。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在房地產(chǎn)租賃市場(chǎng)，房屋租賃數(shù)據(jù)、租客需求數(shù)據(jù)等不斷豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如租金價(jià)格預(yù)測(cè)、租客信