昆明鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析思維與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、當(dāng)分析一個(gè)在線教育平臺(tái)的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，比如學(xué)習(xí)時(shí)間、課程完成率、作業(yè)得分等，以評(píng)估教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。由于學(xué)生的個(gè)體差異較大，為了進(jìn)行公平和準(zhǔn)確的分析，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組比較B.只關(guān)注優(yōu)秀學(xué)生的數(shù)據(jù)C.忽略學(xué)習(xí)困難學(xué)生的數(shù)據(jù)D.不做任何特殊處理2、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于其他類別），以下哪種處理方法可能會(huì)提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是3、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)4、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來值是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的價(jià)格走勢(shì)，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們面對(duì)一個(gè)包含大量缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運(yùn)用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)分類模型的效果，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率衡量了正類樣本被正確預(yù)測(cè)的比例，適用于關(guān)注正類樣本的情況C.F1值綜合了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)較為平衡的評(píng)估指標(biāo)，但計(jì)算較為復(fù)雜D.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，與模型的類型和應(yīng)用場(chǎng)景無關(guān)7、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)需要對(duì)大量文本進(jìn)行自動(dòng)分類。假設(shè)要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別，文本內(nèi)容多樣且語言表達(dá)復(fù)雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問題時(shí)更能提高分類準(zhǔn)確性？（）A.使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.基于詞向量的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機(jī)分類8、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，正確的是：（）A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，直接進(jìn)行檢驗(yàn)B.忽略檢驗(yàn)的顯著性水平，隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義D.只關(guān)注檢驗(yàn)結(jié)果是否拒絕原假設(shè)，不考慮效應(yīng)大小和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值9、在數(shù)據(jù)分析的探索性分析階段，假設(shè)面對(duì)一個(gè)包含消費(fèi)者購買行為的大型數(shù)據(jù)集，包括購買金額、購買頻率、購買商品類別等多個(gè)變量。為了初步了解數(shù)據(jù)的特征、分布和潛在關(guān)系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計(jì)算各個(gè)變量的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量B.進(jìn)行相關(guān)性分析，確定變量之間的關(guān)聯(lián)程度C.繪制直方圖和散點(diǎn)圖來觀察變量的分布和關(guān)系D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單觀察10、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程可能會(huì)占用大量時(shí)間。假設(shè)你面臨時(shí)間緊迫的情況，以下關(guān)于時(shí)間分配的策略，哪一項(xiàng)是最明智的？（）A.跳過預(yù)處理和特征工程，直接進(jìn)行建模分析B.減少數(shù)據(jù)清洗的工作，重點(diǎn)放在特征工程上C.合理分配時(shí)間，確保預(yù)處理和特征工程的質(zhì)量，以提高模型性能D.把大部分時(shí)間花在模型選擇和調(diào)優(yōu)上，忽略數(shù)據(jù)準(zhǔn)備11、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。在進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無法得出結(jié)論D.原假設(shè)可能成立12、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的來源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異，需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)交互式的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表，允許用戶根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù)，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib14、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。假設(shè)一家醫(yī)院想要分析患者的病歷數(shù)據(jù)，以提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，提前采取預(yù)防措施B.分析治療效果，優(yōu)化治療方案C.醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)不重要，只要能得到有價(jià)值的分析結(jié)果就行D.幫助醫(yī)院進(jìn)行資源規(guī)劃和管理，提高運(yùn)營效率15、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16、在數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)模型選擇中，假設(shè)數(shù)據(jù)具有非線性和復(fù)雜的特征，且樣本數(shù)量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現(xiàn)更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機(jī)森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅(jiān)持使用簡(jiǎn)單的線性模型17、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林18、數(shù)據(jù)分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對(duì)模型有用的特征。假設(shè)我們要對(duì)一組圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(guān)的特征，提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對(duì)特征進(jìn)行預(yù)處理19、在數(shù)據(jù)庫中，索引可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率。以下哪種情況下不適合創(chuàng)建索引？（）A.表中數(shù)據(jù)量較小B.經(jīng)常作為查詢條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類時(shí)，需要確定合適的聚類數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購買行為與促銷活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián)，不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值，直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析C.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景，挖掘有價(jià)值的關(guān)聯(lián)模式，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營銷策略，不進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估和優(yōu)化22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，查看兩端的值D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢查23、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，特征工程對(duì)于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測(cè)房價(jià)的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡(jiǎn)化模型24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果想要研究兩個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，以下哪種方法比較合適？（）A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.方差分析D.聚類分析25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究某電商平臺(tái)用戶的購買行為與年齡、性別、地域等因素的關(guān)系，以下哪種分析方法最為合適？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.因子分析26、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們正在分析一組學(xué)生的考試成績。以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.平均數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)不受極端值的影響，能更穩(wěn)健地表示數(shù)據(jù)的中心位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明數(shù)據(jù)的離散程度越小，數(shù)據(jù)越穩(wěn)定D.方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方，同樣可以反映數(shù)據(jù)的離散程度27、在數(shù)據(jù)分析中，聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的，不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法28、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值，以下關(guān)于異常值檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.僅通過觀察數(shù)據(jù)的分布，主觀判斷異常值，不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測(cè)算法，不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測(cè)方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景，對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋D.忽略異常值的存在，認(rèn)為它們對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒有影響29、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素。考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個(gè)方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助30、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要根據(jù)不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型電商平臺(tái)的用戶購買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，以估計(jì)總體的平均消費(fèi)金額，同時(shí)希望抽樣結(jié)果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在房地產(chǎn)行業(yè)，數(shù)據(jù)分析可用于市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、房價(jià)評(píng)估、客戶需求分析等。論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析輔助房地產(chǎn)投資決策、項(xiàng)目開發(fā)規(guī)劃、銷售策略制定，并分析政策對(duì)房地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析的影響。2、（本題5分）在能源交易領(lǐng)域，能源價(jià)格數(shù)據(jù)、交易規(guī)模數(shù)據(jù)等不斷更新。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，優(yōu)化能源交易決策，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)波動(dòng)大、市場(chǎng)監(jiān)管嚴(yán)格和國際能源形勢(shì)影響方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。3、（本題5分）在零售行業(yè)，客戶忠誠度計(jì)劃產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來評(píng)估客戶忠誠度計(jì)劃的效果，識(shí)別高價(jià)值客戶，制定針對(duì)性的營銷策略，以提高客戶留存率和消費(fèi)頻率。4、（本題5分）金融投資組合管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來選擇資產(chǎn)、分散風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化收益？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析在投資決策中的作用、模型的構(gòu)建和風(fēng)險(xiǎn)控制方法。5、（本題5分）在物流倉儲(chǔ)管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化貨物存儲(chǔ)布局，提高倉庫空間利用率和貨物出入庫效率。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫中的維度建模方法，包括星型模型、雪花模型等，說明它們的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，并舉例說明。2、（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(shì)，以及如何構(gòu)建和使用數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行多維分析。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目中應(yīng)如何與團(tuán)隊(duì)成員（如業(yè)務(wù)人員、開發(fā)人員）進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作，以確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。4、