浙江財經大學《數(shù)據(jù)可視化理論與實踐》2022-2023學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江財經大學《數(shù)據(jù)可視化理論與實踐》

2022-2023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20個小題，每小題2分，共40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)質量是一個關鍵問題。以下關于數(shù)據(jù)質量的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質量包括數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性和時效性等方面B.數(shù)據(jù)質量問題可能會導致數(shù)據(jù)分析結果的錯誤和不可靠C.提高數(shù)據(jù)質量可以通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證和數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法來實現(xiàn)D.數(shù)據(jù)質量只與數(shù)據(jù)的來源有關，與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關2、在進行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經驗主觀判斷3、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預測未來值是常見的任務。假設你要預測股票價格的未來走勢，以下關于時間序列模型的選擇，哪一項是最需要謹慎考慮的？（）A.選擇簡單的移動平均模型，基于歷史均值進行預測B.應用自回歸整合移動平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢和季節(jié)性C.采用深度學習中的循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）D.不考慮時間序列的特點，使用通用的回歸模型4、在數(shù)據(jù)分析中，對于高維度的數(shù)據(jù)，例如基因表達數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等，需要進行降維處理以簡化分析。以下哪種降維方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.局部線性嵌入（LLE）D.以上都是5、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設要根據(jù)客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關注分類算法的準確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經網(wǎng)絡等，并選擇最適合的算法，同時結合多種評估指標進行綜合評價D.認為分類算法的參數(shù)設置不重要，使用默認參數(shù)即可6、在進行數(shù)據(jù)預處理時，數(shù)據(jù)標準化或歸一化是常見的操作。假設要對一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進行標準化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上方法使用頻率相同7、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對于理解模型的決策過程和結果非常重要。假設建立了一個用于信用評估的模型，需要向決策者解釋模型是如何做出信用評分的。以下哪種模型在提供可解釋性方面更具優(yōu)勢？（）A.決策樹模型B.神經網(wǎng)絡模型C.隨機森林模型D.以上模型可解釋性相同8、數(shù)據(jù)分析在交通領域的應用日益重要。以下關于數(shù)據(jù)分析在交通流量預測中的作用，不準確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，預測未來一段時間內的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠為智能導航系統(tǒng)提供實時的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預測中的作用有限，無法應對突發(fā)的交通事件和特殊情況9、在進行數(shù)據(jù)挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點。以下哪個因素不會影響決策樹的構建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計算資源的大小10、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉換為數(shù)值向量，以便進行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預處理，如分詞和去除停用詞11、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準確性？（）A.詞袋模型，將文本轉換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)12、在數(shù)據(jù)庫中，若要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，以下哪個關鍵字通常會被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING13、數(shù)據(jù)分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對模型有用的特征。假設我們要對一組圖像數(shù)據(jù)進行分析。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無關的特征，提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結構化數(shù)據(jù)，對圖像、音頻等非結構化數(shù)據(jù)不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對特征進行預處理14、假設要分析某產品在不同地區(qū)的銷售情況，同時考慮地區(qū)的經濟發(fā)展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對應分析15、在進行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)的標準化或歸一化處理常常是必要的。假設我們有一組特征數(shù)據(jù)，取值范圍差異較大，以下哪種標準化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上都是16、對于一個具有多個變量的數(shù)據(jù)集合，若要進行降維處理，以下哪種方法可能會被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨立成分分析D.以上都是17、數(shù)據(jù)分析在當今的各個領域都發(fā)揮著重要作用。在數(shù)據(jù)收集階段，以下關于數(shù)據(jù)質量的描述，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)質量包括準確性、完整性、一致性和時效性等多個方面B.高質量的數(shù)據(jù)能夠為后續(xù)的分析提供可靠的基礎，確保分析結果的有效性C.數(shù)據(jù)收集時只需要關注數(shù)據(jù)的數(shù)量，質量問題可以在后續(xù)的分析中進行處理和修正D.為了保證數(shù)據(jù)質量，需要在收集過程中制定明確的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，并進行有效的數(shù)據(jù)驗證18、數(shù)據(jù)分析在電商領域有著廣泛的應用。以下關于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關系管理中的作用，不準確的是（）A.可以對客戶進行細分，根據(jù)客戶的購買行為和偏好提供個性化的推薦和服務B.通過分析客戶的反饋和評價，改進產品和服務質量，提高客戶滿意度C.預測客戶的流失風險，采取相應的措施進行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關系管理中作用不大，傳統(tǒng)的客戶關系管理方法更加有效19、數(shù)據(jù)分析中的時間序列分析常用于預測未來趨勢。假設要預測未來一個月的某商品銷售量，該商品的銷售數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性和趨勢性。以下哪種時間序列預測模型在這種情況下更有可能提供準確的預測？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型20、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。假設要創(chuàng)建一個展示銷售數(shù)據(jù)的圖表，以下關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.遵循色彩理論和設計原則，選擇對比度高、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)的性質和重要性進行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗，只追求美觀二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評估回歸模型的性能？請說明常用的評估指標和方法，并舉例說明在實際問題中的應用。2、（本題5分）在進行回歸分析時，如何判斷是否存在多重共線性問題？請介紹多重共線性的檢測方法和解決措施。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的重復記錄？請說明常見的處理方法和注意事項，并舉例說明在數(shù)據(jù)庫操作中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺的運動服飾類目擁有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、款式、顏色、價格、銷量、季節(jié)因素等。分析季節(jié)因素對不同品牌、款式和顏色運動服飾銷量的影響。2、（本題5分）一家連鎖超市收集了各門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售數(shù)量、銷售額、促銷活動等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)來評估不同促銷活動的效果，并制定更有效的促銷方案。3、（本題5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。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)進行菜品創(chuàng)新和人員管理優(yōu)化。4、（本題5分）某汽車制造商收集了車輛的質量檢測數(shù)據(jù)、用戶反饋、售后服務記錄等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)提升產品質量和售后服務水平。5、（本題5分）某在線視頻平臺保存了用戶的觀看歷史、搜索記錄、評分數(shù)據(jù)等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行個性化的內容推薦和視頻排序。四、論述題（本大題共