福州大學(xué)至誠學(xué)院《跨媒體數(shù)據(jù)可視化》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁福州大學(xué)至誠學(xué)院《跨媒體數(shù)據(jù)可視化》

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、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索方法的描述，正確的是：（）A.只查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)摘要，就能全面了解數(shù)據(jù)的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布和異常值情況C.相關(guān)性分析對(duì)于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結(jié)論D.EDA只是初步步驟，對(duì)后續(xù)的深入分析沒有幫助2、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對(duì)某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對(duì)消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對(duì)于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關(guān)于柱狀圖的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.柱狀圖可以用來比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小B.柱狀圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況和趨勢(shì)C.柱狀圖的柱子寬度應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和設(shè)置4、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，直接進(jìn)行分析B.簡單地對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，不考慮加密算法的強(qiáng)度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)、處理和傳輸過程中的安全性和合規(guī)性D.認(rèn)為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)5、數(shù)據(jù)分析中的貝葉斯方法基于概率推理。假設(shè)我們要根據(jù)新的數(shù)據(jù)更新對(duì)某個(gè)事件的概率估計(jì)，以下哪個(gè)貝葉斯定理的應(yīng)用場景是常見的？（）A.垃圾郵件過濾B.疾病診斷C.市場預(yù)測(cè)D.以上都是6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在一些離群點(diǎn)。對(duì)于離群點(diǎn)的處理，以下哪種方法較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除B.視為異常值，進(jìn)行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管7、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)抽樣的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時(shí)間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢(shì)C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的創(chuàng)新性和實(shí)用性8、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，以制定營銷策略。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產(chǎn)品，通過簡單排序就能實(shí)現(xiàn)B.為了預(yù)測(cè)未來銷售趨勢(shì)，應(yīng)該使用時(shí)間序列分析方法C.分析客戶地域分布對(duì)銷售的影響時(shí)，無需考慮其他因素D.要評(píng)估不同營銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小9、對(duì)于一個(gè)聚類問題，如果事先不知道聚類的類別數(shù)，以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數(shù)？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.Calinski-Harabasz指數(shù)D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)11、在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的長期趨勢(shì)和季節(jié)性變動(dòng)，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是12、在對(duì)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等，以制定環(huán)境政策和改善空氣質(zhì)量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是13、數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中有助于直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用折線圖，因?yàn)樗軌蚯逦仫@示銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)B.采用柱狀圖，能直觀對(duì)比不同地區(qū)銷售額的差異C.選擇餅圖，以便準(zhǔn)確呈現(xiàn)各地區(qū)銷售額占總銷售額的比例D.運(yùn)用散點(diǎn)圖，可分析銷售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系14、在數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常用的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.回歸分析可以用來建立變量之間的關(guān)系模型B.回歸分析可以分為線性回歸和非線性回歸兩種類型C.回歸分析的結(jié)果可以用來預(yù)測(cè)因變量的值D.回歸分析只能用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量，對(duì)于分類型變量無法處理15、在聚類分析中，以下關(guān)于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個(gè)數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對(duì)最終結(jié)果影響不大C.算法通過不斷迭代來優(yōu)化聚類結(jié)果D.適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測(cè)和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們?cè)诜治鲆唤M生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況導(dǎo)致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測(cè)異常值C.對(duì)于異常值，應(yīng)該立即刪除，以免影響分析結(jié)果D.對(duì)異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷，有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的配色方案選擇也很重要。假設(shè)要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)展示銷售數(shù)據(jù)的圖表，以下關(guān)于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對(duì)比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設(shè)計(jì)原則，選擇對(duì)比度高、易于區(qū)分和視覺舒適的配色方案，使數(shù)據(jù)清晰可讀，并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進(jìn)行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗(yàn)，只追求美觀18、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴(kuò)展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引19、對(duì)于一個(gè)分類問題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測(cè)試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)20、在建立回歸模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個(gè)問題？（）A.對(duì)自變量進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化B.增加樣本量C.剔除一些相關(guān)的自變量D.以上都是21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要處理數(shù)據(jù)的不平衡問題。假設(shè)要分析信用卡欺詐檢測(cè)數(shù)據(jù)，其中欺詐交易的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數(shù)據(jù)不平衡問題時(shí)更能提高模型對(duì)少數(shù)類（欺詐交易）的識(shí)別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）D.以上方法結(jié)合使用22、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)品類別的銷售業(yè)績對(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)23、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高24、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理具有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以使用移動(dòng)平均等方法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動(dòng)平均模型（MA）可以用于預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來值C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)D.可以結(jié)合多種時(shí)間序列模型，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性25、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對(duì)于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應(yīng)該進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市的區(qū)別和聯(lián)系，說明在企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中如何合理規(guī)劃和建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的長尾分布？闡述應(yīng)對(duì)長尾分布的方法和策略，并舉例說明。3、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)的不平衡分布對(duì)模型訓(xùn)練的影響？列舉至少兩種解決方法，并舉例說明。4、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟和目的，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作，并解釋為什么數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)后續(xù)分析至關(guān)重要。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某快遞公司收集了不同地區(qū)的快遞收發(fā)量、配送時(shí)效、客戶投訴等數(shù)據(jù)。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化區(qū)域配送網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)質(zhì)量。2、（本題5分）某在線音樂平臺(tái)保存了用戶的聽歌記錄、收藏歌曲、創(chuàng)建歌單等數(shù)據(jù)。研究如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化的音樂推薦和版權(quán)采購決策。3、（本題5分）某運(yùn)動(dòng)裝備品牌公司積累了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、市場競爭情況、消費(fèi)者評(píng)價(jià)等。分析品牌的市場定位和競爭優(yōu)勢(shì)，制定發(fā)展策略。4、（本題5分）一家家具品牌的定制沙發(fā)業(yè)務(wù)收集了銷售數(shù)據(jù)，包括沙發(fā)款式、面料材質(zhì)、尺寸規(guī)格、價(jià)格、客戶需求等。研究沙發(fā)款式和面料材質(zhì)對(duì)價(jià)格和客戶需求滿足程度的影響。5、（本題5分）某在線心理咨詢平臺(tái)保存了咨詢數(shù)據(jù)、用戶心理問題類型、咨詢效果反饋等。優(yōu)化咨詢師匹配和咨詢服務(wù)，滿足用戶需求。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）對(duì)于企業(yè)