浙江財經(jīng)大學《數(shù)據(jù)可視化》2021-2022學年第一學期期末試卷

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《數(shù)據(jù)可視化》2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經(jīng)驗，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準確性，其他因素如計算效率等可以忽略不計2、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設我們要研究患者的生存時間。以下關于生存分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以計算生存率、中位生存時間等指標B.Cox比例風險模型常用于生存分析中的風險因素評估C.生存分析只適用于醫(yī)學領域，在其他領域沒有應用D.可以考慮協(xié)變量對生存時間的影響3、在數(shù)據(jù)分析中，建立回歸模型用于預測是常見的任務。假設我們要根據(jù)房屋的面積、位置和房齡等因素來預測房價，以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.嶺回歸4、假設我們要預測未來一段時間內(nèi)的股票價格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡5、假設要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化，以下關于時間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節(jié)性因素，直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和隨機成分，有助于深入分析C.短期的時間序列數(shù)據(jù)比長期的數(shù)據(jù)更有分析價值D.時間序列分析只能用于預測未來，不能用于解釋過去的行為模式6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來源和流向。假設要追蹤一個分析報告中數(shù)據(jù)的演變過程，以下關于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過程，無法進行血緣追蹤B.簡單地記錄部分數(shù)據(jù)的來源，不考慮整個流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍D.認為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對數(shù)據(jù)分析沒有幫助7、對于一個包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種預處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數(shù)值標準化C.特征工程D.以上都是8、對于數(shù)據(jù)可視化，假設要展示不同地區(qū)在過去十年間的經(jīng)濟增長趨勢。數(shù)據(jù)涵蓋多個指標，且地區(qū)之間存在較大差異。為了清晰、直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化和對比，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.柱狀圖，分別展示每個地區(qū)每年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)B.折線圖，呈現(xiàn)每個地區(qū)經(jīng)濟數(shù)據(jù)隨時間的變化C.餅圖，展示各地區(qū)在某一年的經(jīng)濟占比D.箱線圖，反映數(shù)據(jù)的分布情況9、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保留數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是10、假設要分析某公司不同產(chǎn)品線的利潤貢獻度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線的利潤占比及排名？（）A.帕累托圖B.?；鶊DC.弦圖D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究多個變量之間的非線性關系，以下哪種方法可能會被采用？（）A.多項式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能12、對于一個包含時間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時間順序進行分組并計算每組的統(tǒng)計量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進行分組C.先對時間戳進行排序，再進行分組D.以上方法都可行13、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過多種指標進行評估。以下關于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評估指標的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準確率、召回率、F1值等指標進行評估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標應根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標只需要考慮算法的準確性，其他因素可以忽略不計D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估應在不同的數(shù)據(jù)集上進行測試，以確保結果的可靠性14、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術有很多，其中Python是一種常用的編程語言。以下關于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強大，可以制作各種復雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對于非專業(yè)用戶來說難以掌握二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析項目中，如何進行需求分析，包括與業(yè)務部門的溝通、問題定義和目標確定等關鍵步驟。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理數(shù)據(jù)的缺失值和異常值？請綜合介紹處理這兩種情況的方法和策略，并舉例說明。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，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在社交媒體的內(nèi)容創(chuàng)作優(yōu)化中，如何運用數(shù)據(jù)分析了解用戶需求和內(nèi)容流行趨勢，提高內(nèi)容的吸引力和傳播力。2、（本題5分）在在線旅游預訂平臺的競爭中，數(shù)據(jù)分析可以提升用戶滿意度和差異化服務。以某在線旅游預訂平臺為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來了解用戶需求偏好、提供個性化服務、優(yōu)化價格策略，以及如何與合作伙伴共享數(shù)據(jù)實現(xiàn)互利共贏。3、（本題5分）能源行業(yè)的數(shù)據(jù)，包括能源消耗數(shù)據(jù)、能源生產(chǎn)數(shù)據(jù)和能源市場數(shù)據(jù)等，對于能源管理和政策制定具有重要意義。分析如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化能源分配、預測能源需求、評估可再生能源的潛力，并探討數(shù)據(jù)分析在能源可持續(xù)發(fā)展中的作用。4、（本題5分）餐飲行業(yè)可以利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化菜單設計、食材采購和顧客滿意度。請論述如何收集和分析相關數(shù)據(jù)，制定相應的策略，并考慮地域、消費群體等差異的影響。5、（本題5分）分析在在線旅游平臺的用戶評論數(shù)據(jù)中，如何運用情感分析了解用戶對旅游目的地和服務的滿意度，改進旅游產(chǎn)品和服務。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某餐飲連鎖品牌收集了各門店的菜品銷售數(shù)據(jù)、食材采購成本、員工工作效率等信息。分析怎樣借助