中央財(cái)經(jīng)大學(xué)《統(tǒng)計(jì)學(xué)原理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁中央財(cái)經(jīng)大學(xué)《統(tǒng)計(jì)學(xué)原理》

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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差2、在對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動(dòng)等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識(shí)別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是3、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)相關(guān)的特征。通過PCA降維后，如果解釋方差的比例較低，可能意味著什么？（）A.降維效果較好，保留了主要信息B.丟失了較多的重要信息，需要重新考慮降維方法C.原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量較差D.對(duì)后續(xù)的分析和建模沒有影響4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度。假設(shè)要處理一個(gè)高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，以降低計(jì)算復(fù)雜度同時(shí)保留重要信息。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法在處理這種生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地實(shí)現(xiàn)降維目標(biāo)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析5、假設(shè)要分析一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號(hào)燈的設(shè)置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時(shí)間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因，以下哪個(gè)分析角度可能是關(guān)鍵的？（）A.時(shí)空分析B.基于車型的分類分析C.只關(guān)注高峰時(shí)段的分析D.隨機(jī)抽樣分析6、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)訪問等部分B.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、增長速度和使用頻率等因素C.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)可以采用分層架構(gòu)，將數(shù)據(jù)分為不同的層次進(jìn)行管理D.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，否則會(huì)影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性7、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家銀行要評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以建立信用評(píng)分模型，預(yù)測客戶違約的可能性B.分析市場趨勢，制定投資策略C.數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全沒有風(fēng)險(xiǎn)，不會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策D.監(jiān)測金融交易，防范欺詐行為8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果解釋和評(píng)估是確保結(jié)果可靠性的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估應(yīng)結(jié)合具體的業(yè)務(wù)問題和背景進(jìn)行B.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估可以使用統(tǒng)計(jì)方法和可視化工具來輔助C.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估應(yīng)考慮結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)用性等方面D.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估只需要由數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與9、在數(shù)據(jù)分析中，模型的選擇和調(diào)優(yōu)需要根據(jù)數(shù)據(jù)和問題的特點(diǎn)進(jìn)行。假設(shè)我們要解決一個(gè)分類問題。以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.不同的模型在不同的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)可能不同，需要進(jìn)行試驗(yàn)和比較B.可以通過調(diào)整模型的超參數(shù)來優(yōu)化模型的性能C.模型越復(fù)雜，性能就一定越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.可以使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)10、假設(shè)要分析電商平臺(tái)上的用戶購買行為隨時(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、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)測未來，不能用于解釋過去的行為模式11、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是12、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房價(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評(píng)估C.存在共線性問題時(shí)，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量13、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.樹狀圖14、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個(gè)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠擴(kuò)展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實(shí)現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無能為力D.實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架15、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16、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，除了考慮趨勢和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以17、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)用場景無關(guān)18、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19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)有很多種，其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.星型架構(gòu)由事實(shí)表和維度表組成B.事實(shí)表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù)，維度表中包含了對(duì)事實(shí)表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計(jì)和維護(hù)比較復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí)20、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，以簡化模型二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25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)的價(jià)值評(píng)估，包括直接價(jià)值、潛在價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等方面的評(píng)估方法。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)預(yù)處理中缺失值處理的常見方法，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明在實(shí)際應(yīng)用中如何選擇合適的處理方法。3、（本題5分）解釋什么是元學(xué)習(xí)，說明其在快速適應(yīng)新任務(wù)和數(shù)據(jù)中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。4、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性？闡述時(shí)空數(shù)據(jù)分析的方法和應(yīng)用，并舉例說明。5、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)注，包括人工標(biāo)注和自動(dòng)標(biāo)注的方法，以及標(biāo)注質(zhì)量的評(píng)估和控制。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某社交媒體平臺(tái)掌握了用戶的興趣標(biāo)簽、關(guān)注話題、分享行為等數(shù)據(jù)。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放和內(nèi)容推薦。2、（本題5分）某外賣平臺(tái)的早餐類目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品類型、銷售額、配送時(shí)間、用戶下單時(shí)間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時(shí)間和用戶下單時(shí)間的關(guān)聯(lián)。3、（本題5分）某社交平臺(tái)擁有用戶的注冊信息、發(fā)布內(nèi)容、關(guān)注關(guān)系、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù)。研究如何基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像，以便為廣告投放提供精準(zhǔn)定位。4、（本題5分）某在線旅游預(yù)訂平臺(tái)掌握了用戶的搜索偏好、預(yù)訂行為、取消訂單原因等數(shù)據(jù)。分析怎樣利用這些數(shù)據(jù)改進(jìn)用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。5、（本題5分）某在線健身器材租賃平臺(tái)積累了租賃數(shù)據(jù)、器材維護(hù)情況、用戶租賃時(shí)長等。優(yōu)化健身器材租賃的服務(wù)流程和維護(hù)管理。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）醫(yī)療健康領(lǐng)域的可穿戴設(shè)備產(chǎn)生了個(gè)人健康數(shù)據(jù)，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以提供個(gè)性化的健康建議和疾病預(yù)防？請論述數(shù)據(jù)分析在健康管理中的應(yīng)用、數(shù)據(jù)的可靠性驗(yàn)證以及與醫(yī)療機(jī)構(gòu)的整合問題。