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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頁吉林司法警官職業(yè)學(xué)院
《社會(huì)調(diào)查理論與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15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、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是一個(gè)重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以提高數(shù)據(jù)查詢和分析的效率B.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計(jì)和查詢語句等方法來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、復(fù)雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化只需要關(guān)注硬件設(shè)備的升級(jí)和擴(kuò)展,無需考慮軟件方面的優(yōu)化2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù),以優(yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持?()A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同3、在數(shù)據(jù)分析中,評估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測模型。以下關(guān)于模型評估的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用交叉驗(yàn)證來評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預(yù)測情況C.準(zhǔn)確率是評估模型性能的唯一指標(biāo),準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問題選擇合適的評估指標(biāo),如召回率、F1值等4、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,對分析結(jié)果影響不大5、在對一家餐廳的營業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如菜品銷售數(shù)量、顧客評價(jià)、營業(yè)時(shí)間段等,以制定營銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響?()A.熱門菜品的推廣B.營業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是6、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗(yàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術(shù)等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應(yīng)結(jié)合具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn),不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性,增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關(guān)注技術(shù)層面,不需要考慮用戶的需求和感受7、在處理多變量數(shù)據(jù)時(shí),降維技術(shù)可以幫助我們簡化分析。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù)集,以下哪種降維技術(shù)可以保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.t分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-SNE)D.局部線性嵌入(LLE)8、數(shù)據(jù)分析中的描述性統(tǒng)計(jì)能夠提供數(shù)據(jù)的基本特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績,以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.均值可以反映成績的平均水平,但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)能夠較好地抵御極端值的干擾,代表數(shù)據(jù)的中間位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明成績的分布越分散,但這并不一定意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.只要計(jì)算了均值和中位數(shù),就足以全面了解數(shù)據(jù)的分布情況,不需要考慮其他統(tǒng)計(jì)量9、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù),優(yōu)化治療方案,提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過對醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析,輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段,對醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限10、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率,減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力,使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來更漂亮,對分析結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)性的幫助11、當(dāng)分析一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的用戶使用數(shù)據(jù),比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等,以改進(jìn)應(yīng)用的功能和用戶體驗(yàn)。為了增加用戶留存率,以下哪種策略可能是有效的?()A.推出新的功能B.優(yōu)化應(yīng)用的界面設(shè)計(jì)C.加強(qiáng)用戶互動(dòng)和社交元素D.以上都是12、在數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,以下關(guān)于支持度和置信度的說法,錯(cuò)誤的是()A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率,用于衡量規(guī)則的普遍性B.置信度表示在包含前提條件的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)論的概率,用于衡量規(guī)則的可靠性C.通常情況下,支持度和置信度越高,關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只關(guān)注支持度或置信度其中一個(gè)指標(biāo)就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則,另一個(gè)指標(biāo)可以忽略13、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系,以下關(guān)于回歸分析的描述,正確的是:()A.簡單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中,自變量越多,模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前,不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度(R2)越高,說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好14、在建立回歸模型時(shí),如果數(shù)據(jù)存在異方差性,以下哪種方法可以解決這個(gè)問題?()A.加權(quán)最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是15、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費(fèi)模式,以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常一起購買的商品組合B.分類算法可以預(yù)測新用戶可能感興趣的商品類別C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的,可以直接用于決策,無需進(jìn)一步驗(yàn)證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化故事講述,包括選擇合適的圖表、組織數(shù)據(jù)和傳達(dá)關(guān)鍵信息。2、(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(shù),并舉例分析。3、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)立方體技術(shù),說明其概念和優(yōu)勢,以及如何構(gòu)建和使用數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行多維分析。4、(本題5分)描述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘的主要任務(wù)和方法,如節(jié)點(diǎn)重要性評估、子圖發(fā)現(xiàn)等,并舉例說明在社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析中的應(yīng)用。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)游戲行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化游戲體驗(yàn)、用戶留存和盈利模式。請深入探討如何通過玩家行為數(shù)據(jù)的分析來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo),包括游戲關(guān)卡設(shè)計(jì)、付費(fèi)機(jī)制調(diào)整等方面,并分析數(shù)據(jù)隱私和倫理問題。2、(本題5分)隨著共享經(jīng)濟(jì)的興起,共享平臺(tái)積累了大量的用戶使用數(shù)據(jù)和運(yùn)營數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù),像供需匹配優(yōu)化、用戶信用評估等,提升共享經(jīng)濟(jì)的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營效率,同時(shí)思考在數(shù)據(jù)壟斷風(fēng)險(xiǎn)、平臺(tái)規(guī)則公平性和社會(huì)影響評估方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。3、(本題5分)社交媒體的內(nèi)容創(chuàng)作和發(fā)布策略可以通過數(shù)據(jù)分析來指導(dǎo)。請?jiān)敿?xì)探討如何依據(jù)用戶興趣、熱門話題和平臺(tái)算法來優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作、發(fā)布時(shí)間和推廣方式,以提高內(nèi)容的曝光度和傳播效果。4、(本題5分)在城市規(guī)劃中,如何通過對人口、交通、土地利用等數(shù)據(jù)的分析,優(yōu)化城市功能布局,提高城市的宜居性和可持續(xù)發(fā)展能力。5、(本題5分)在游戲行業(yè),玩家的行為數(shù)據(jù)對于游戲設(shè)計(jì)和運(yùn)營具有重要價(jià)值。以某熱門游戲?yàn)槔接懭绾芜\(yùn)用數(shù)據(jù)分析來改進(jìn)游戲玩法、優(yōu)化用戶留存、進(jìn)行付費(fèi)行為分析,以及如何利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行游戲的動(dòng)態(tài)調(diào)整和更新。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)某手機(jī)應(yīng)用開發(fā)者擁有應(yīng)用的用戶留存率、活躍用戶數(shù)、用戶反饋等數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)改進(jìn)應(yīng)用的功能和用戶界面。2、(本題10分)某在線音樂平臺(tái)的搖滾音樂類目擁有
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