無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)清洗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《數(shù)據(jù)清洗》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、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是2、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度，還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)？（）A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要同時(shí)展示多個(gè)變量之間的關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點(diǎn)圖矩陣B.雷達(dá)圖C.熱力圖D.樹(shù)狀圖4、對(duì)于一個(gè)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(yù)處理方法較為常見(jiàn)？（）A.文本向量化B.數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.以上都是5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇和使用可以影響可視化的效果。假設(shè)我們要在一個(gè)圖表中區(qū)分不同的類(lèi)別，以下哪個(gè)關(guān)于顏色選擇的原則是重要的？（）A.對(duì)比度高B.符合文化和認(rèn)知習(xí)慣C.考慮色盲人群的可辨識(shí)度D.以上都是6、假設(shè)要分析電商平臺(tái)上的用戶購(gòu)買(mǎi)行為隨時(shí)間的變化，以下關(guān)于時(shí)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(jìn)行時(shí)間序列建模B.時(shí)間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)成分，有助于深入分析C.短期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)比長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)更有分析價(jià)值D.時(shí)間序列分析只能用于預(yù)測(cè)未來(lái)，不能用于解釋過(guò)去的行為模式7、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要快速完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm8、在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如股票價(jià)格、氣溫變化等，需要進(jìn)行預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析。以下哪種方法可能在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹(shù)C.樸素貝葉斯D.以上都不是9、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個(gè)月的銷(xiāo)售額異常高。在進(jìn)一步分析時(shí)，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷(xiāo)活動(dòng)B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.市場(chǎng)需求突然增加D.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手表現(xiàn)不佳10、在數(shù)據(jù)分析的聚類(lèi)分析中，假設(shè)要將一組客戶根據(jù)其消費(fèi)行為和偏好進(jìn)行分組?？蛻魯?shù)據(jù)包括購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽記錄和評(píng)價(jià)等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類(lèi)結(jié)果，以下哪種聚類(lèi)算法可能表現(xiàn)更優(yōu)？（）A.K-Means聚類(lèi)，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類(lèi)，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類(lèi)，基于數(shù)據(jù)的密度分布D.隨機(jī)將客戶分配到不同的組11、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對(duì)目標(biāo)變量最有預(yù)測(cè)能力的特征。假設(shè)要分析一個(gè)包含數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，以預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地篩選出關(guān)鍵特征？（）A.過(guò)濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同12、對(duì)于一個(gè)分類(lèi)問(wèn)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(guò)擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語(yǔ)言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)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(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專(zhuān)業(yè)用戶來(lái)說(shuō)難以掌握14、在數(shù)據(jù)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過(guò)小D.以上都是15、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(guò)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(méi)有影響16、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫(kù)中的seasonal_decompose函數(shù)B.scikit-learn庫(kù)中的decomposition模塊C.pandas庫(kù)中的resample函數(shù)D.matplotlib庫(kù)中的plot函數(shù)17、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)D.方差18、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因，根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有任何影響，無(wú)需關(guān)注19、對(duì)于一個(gè)聚類(lèi)問(wèn)題，如果事先不知道聚類(lèi)的類(lèi)別數(shù)，以下哪種方法可以幫助確定合適的類(lèi)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20、在數(shù)據(jù)庫(kù)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21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是傳達(dá)分析結(jié)果的重要方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)包括問(wèn)題背景、分析方法、結(jié)果呈現(xiàn)和結(jié)論建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言，避免使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果應(yīng)具有客觀性和可靠性，不能帶有主觀偏見(jiàn)D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的格式和風(fēng)格可以隨意選擇，只要能表達(dá)清楚分析結(jié)果即可22、假設(shè)要分析某公司產(chǎn)品在不同市場(chǎng)的銷(xiāo)售趨勢(shì)，同時(shí)考慮市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是23、對(duì)于一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常采用多維數(shù)據(jù)模型，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和查詢B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和整合，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.可以通過(guò)建立數(shù)據(jù)集市，為不同部門(mén)和業(yè)務(wù)提供定制的數(shù)據(jù)服務(wù)25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。假設(shè)要分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，但又要確?；颊叩碾[私不被泄露。以下哪種數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)在處理這種敏感數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地平衡數(shù)據(jù)分析需求和隱私保護(hù)要求？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.差分隱私D.以上技術(shù)結(jié)合使用二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤？請(qǐng)說(shuō)明噪聲和錯(cuò)誤的來(lái)源、檢測(cè)方法和處理策略，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的脫敏處理以保護(hù)敏感信息？請(qǐng)闡述常見(jiàn)的脫敏方法和技術(shù)，并舉例說(shuō)明在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性？請(qǐng)列舉至少三種常用的評(píng)估指標(biāo)，并說(shuō)明其適用場(chǎng)景和計(jì)算方法。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)分析中，流數(shù)據(jù)處理是常見(jiàn)的場(chǎng)景。請(qǐng)說(shuō)明流數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理流數(shù)據(jù)的常用技術(shù)，如Storm、Flink等的工作原理。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某旅游預(yù)訂平臺(tái)收集了用戶的行程變更數(shù)據(jù)、特殊需求、目的地天氣變化等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提供更貼心的應(yīng)急服務(wù)和行程調(diào)整建議。2、（本題5分）某快遞驛站積累了包裹的代收代發(fā)數(shù)據(jù)、用戶取件時(shí)間、投訴情況等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化驛站的服務(wù)流程和營(yíng)業(yè)時(shí)間。3、（本題5分）一家文具批發(fā)店擁有批發(fā)數(shù)據(jù)、客戶類(lèi)型、暢銷(xiāo)產(chǎn)品類(lèi)別等。調(diào)整批發(fā)策略，滿足不同客戶的需求。4、（本題5分）某在線烘焙教學(xué)平臺(tái)保存了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐成果、課程改進(jìn)建議等。優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和互動(dòng)環(huán)節(jié)。5、（本題5分）一家健身中心的私教課程記錄了會(huì)員數(shù)據(jù)，包括課程類(lèi)型、教練資質(zhì)、會(huì)員年齡、續(xù)課情況等。探討課程類(lèi)型和教練資質(zhì)對(duì)會(huì)員續(xù)課的作用。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在旅游酒店行業(yè)，客人的預(yù)訂數(shù)據(jù)、入住體驗(yàn)數(shù)據(jù)等不斷增加。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如客戶滿意度分析、收益