成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》

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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、對(duì)于數(shù)據(jù)可視化，假設(shè)要展示不同地區(qū)在過去十年間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)涵蓋多個(gè)指標(biāo)，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(duì)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(gè)地區(qū)每年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)B.折線圖，呈現(xiàn)每個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化C.餅圖，展示各地區(qū)在某一年的經(jīng)濟(jì)占比D.箱線圖，反映數(shù)據(jù)的分布情況2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示多個(gè)變量之間的相關(guān)性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.?；鶊DD.以上都是3、對(duì)于一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.自然語言處理B.圖像識(shí)別C.語音識(shí)別D.機(jī)器學(xué)習(xí)4、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，以下哪種算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.隨機(jī)森林算法5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能有效描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生考試成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用平均數(shù)來描述成績(jī)的集中趨勢(shì)，忽略中位數(shù)和眾數(shù)B.用方差衡量離散程度，但不考慮標(biāo)準(zhǔn)差C.同時(shí)采用平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)來描述集中趨勢(shì)，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，不考慮其適用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)6、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性，但周期長(zhǎng)度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù)，也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個(gè)包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況？（）A.計(jì)算每個(gè)職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖9、數(shù)據(jù)分析中，回歸分析用于建立變量之間的關(guān)系模型。以下關(guān)于回歸分析的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見的類型，用于建立因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來預(yù)測(cè)因變量的值，根據(jù)自變量的變化情況進(jìn)行推斷C.回歸分析的結(jié)果只適用于特定的數(shù)據(jù)集，不能推廣到其他情況D.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，確保其準(zhǔn)確性和可靠性10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要檢驗(yàn)兩個(gè)總體的方差是否相等，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.F檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)11、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的作用，不正確的是（）A.可以幫助企業(yè)了解客戶的行為和偏好，進(jìn)行精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和目標(biāo)客戶篩選B.通過分析銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求，優(yōu)化庫存管理和供應(yīng)鏈C.數(shù)據(jù)分析只能用于評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果，無法在活動(dòng)策劃階段提供有價(jià)值的建議D.基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，企業(yè)可以制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度12、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，如果兩個(gè)商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個(gè)商品經(jīng)常被同時(shí)購(gòu)買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個(gè)商品很少被同時(shí)購(gòu)買，但一旦同時(shí)購(gòu)買，關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實(shí)際意義D.無法得出明確的結(jié)論13、在數(shù)據(jù)分析的方差分析（ANOVA）中，以下關(guān)于組間方差和組內(nèi)方差的描述，錯(cuò)誤的是（）A.組間方差反映了不同組之間的差異B.組內(nèi)方差反映了組內(nèi)個(gè)體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內(nèi)方差，說明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內(nèi)方差的比值越大，越說明組間差異不顯著14、在建立回歸模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個(gè)問題？（）A.對(duì)自變量進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化B.增加樣本量C.剔除一些相關(guān)的自變量D.以上都是15、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(gòu)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16、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17、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價(jià)值的特征。假設(shè)要從一組高度相關(guān)的特征中進(jìn)行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關(guān)性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估D.以上方法都可以18、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)生的考試成績(jī)，需要進(jìn)行嚴(yán)格的假設(shè)檢驗(yàn)。以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法在這種教育評(píng)估場(chǎng)景中最為適用？（）A.t檢驗(yàn)B.z檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)19、當(dāng)分析一個(gè)金融投資組合的績(jī)效數(shù)據(jù)，包括不同資產(chǎn)的收益率、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、相關(guān)性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個(gè)原則可能是在風(fēng)險(xiǎn)和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風(fēng)險(xiǎn)C.符合投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好D.以上都不是20、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評(píng)估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，請(qǐng)闡述常見的聚類算法，如K-Means算法、層次聚類算法等的基本原理和適用場(chǎng)景。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的分布分析，包括正態(tài)分布、偏態(tài)分布等常見分布的特征和應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化中的地圖可視化，包括地理信息系統(tǒng)（GIS）的應(yīng)用、熱力圖等，說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)？請(qǐng)說明離群點(diǎn)的檢測(cè)方法和處理策略，并舉例說明在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。5、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)計(jì)算，包括同態(tài)加密、差分隱私等技術(shù)的原理和應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線音樂平臺(tái)記錄了用戶的聽歌歷史、收藏歌曲、評(píng)論等數(shù)據(jù)。分析用戶的音樂口味，為個(gè)性化推薦和版權(quán)采購(gòu)提供參考。2、（本題5分）某汽車制造商收集了車輛的質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、用戶反饋、售后服務(wù)記錄等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)提升產(chǎn)品質(zhì)量和售后服務(wù)水平。3、（本題5分）某在線視頻平臺(tái)收集了不同類型視頻的廣告投放效果數(shù)據(jù)、用戶跳過廣告行為、廣告主反饋等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提升廣告投放效果和用戶體驗(yàn)平衡。4、（本題5分）某在線票務(wù)平臺(tái)掌握了演出門票銷售數(shù)據(jù)、觀眾地域分布、熱門演出類型等。分析演出市場(chǎng)的需求特點(diǎn)，策劃更有吸引力的票務(wù)活動(dòng)。5、（本題5分）某物流公司積累了貨物運(yùn)輸?shù)钠瘘c(diǎn)、終點(diǎn)、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸時(shí)間等數(shù)據(jù)。分析如何基于這些數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)和資源配置。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）探討在智能電網(wǎng)中，如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化電力調(diào)度和負(fù)荷