貴州裝備制造職業(yè)學院《數(shù)值計算方法》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁貴州裝備制造職業(yè)學院《數(shù)值計算方法》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、假設要分析一個游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時長、關卡完成情況、付費行為等，以優(yōu)化游戲設計和盈利模式。以下哪個指標可能最能反映玩家的忠誠度？（）A.游戲時長B.付費金額C.重復游玩頻率D.以上都是2、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設我們有海量的用戶行為數(shù)據(jù)需要進行分析，以下哪個分布式計算框架在處理這種數(shù)據(jù)時可能具有優(yōu)勢？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是3、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領域有著重要的應用。假設一家醫(yī)院想要分析患者的病歷數(shù)據(jù)，以提高醫(yī)療服務質(zhì)量。以下關于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以預測疾病的發(fā)生風險，提前采取預防措施B.分析治療效果，優(yōu)化治療方案C.醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護不重要，只要能得到有價值的分析結果就行D.幫助醫(yī)院進行資源規(guī)劃和管理，提高運營效率4、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關于K-Means算法的缺點，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計算復雜度高5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖6、在進行數(shù)據(jù)分析時，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析7、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。假設要構建一個交互式的數(shù)據(jù)可視化報表，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.matplotlib8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的配色方案選擇也很重要。假設要創(chuàng)建一個展示銷售數(shù)據(jù)的圖表，以下關于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設計原則，選擇對比度高、易于區(qū)分和視覺舒適的配色方案，使數(shù)據(jù)清晰可讀，并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗，只追求美觀9、對于一個時間序列數(shù)據(jù)，若要預測未來一段時間的數(shù)值，以下哪種預測方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法10、在建立回歸模型時，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中的時間序列分析常用于預測未來趨勢。假設要預測未來一個月的某商品銷售量，該商品的銷售數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性和趨勢性。以下哪種時間序列預測模型在這種情況下更有可能提供準確的預測？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型12、在數(shù)據(jù)分析的聚類分析中，假設要將一組客戶根據(jù)其消費行為和偏好進行分組。客戶數(shù)據(jù)包括購買歷史、瀏覽記錄和評價等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類結果，以下哪種聚類算法可能表現(xiàn)更優(yōu)？（）A.K-Means聚類，基于距離進行分組B.層次聚類，構建層次結構C.密度聚類，基于數(shù)據(jù)的密度分布D.隨機將客戶分配到不同的組13、在進行數(shù)據(jù)分析時，需要處理數(shù)據(jù)的不平衡問題。假設要分析信用卡欺詐檢測數(shù)據(jù)，其中欺詐交易的樣本數(shù)量遠遠少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數(shù)據(jù)不平衡問題時更能提高模型對少數(shù)類（欺詐交易）的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術（SMOTE）D.以上方法結合使用14、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關系，而非僅僅是相關性。假設你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關系，以下關于因果推斷方法的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.進行隨機對照實驗，控制其他因素來確定因果關系B.基于觀察數(shù)據(jù)，使用回歸分析來推斷因果關系C.僅僅依靠相關系數(shù)來判斷因果關系D.主觀猜測和經(jīng)驗判斷因果關系15、在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點關注的問題。假設我們在處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關于數(shù)據(jù)抽樣的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時間和成本，同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個數(shù)據(jù)點被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結果就越準確，因此應盡量選擇大樣本17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在部分缺失值、錯誤值和重復數(shù)據(jù)。如果不進行有效的數(shù)據(jù)清洗，直接進行數(shù)據(jù)分析，可能會導致什么樣的結果？（）A.分析結果不準確，得出錯誤的結論B.分析速度加快，提高工作效率C.能夠發(fā)現(xiàn)更多隱藏的信息和模式D.對分析結果沒有任何影響18、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復雜的數(shù)據(jù)整合問題時更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動編寫代碼進行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機選擇部分數(shù)據(jù)進行集成19、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設要對不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進行快速處理和分析，以下哪種技術或架構可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關系型數(shù)據(jù)庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數(shù)據(jù)再事后分析20、在數(shù)據(jù)預處理階段，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他變量推測缺失值D.以上方法均可21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結果的準確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結果的創(chuàng)新性和實用性22、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設我們要展示不同地區(qū)銷售額的分布情況。以下關于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項是不準確的？（）A.柱狀圖適合比較不同類別之間的數(shù)量差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地顯示各部分數(shù)據(jù)占總體的比例關系，但不適合數(shù)據(jù)類別過多的情況D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀，對數(shù)據(jù)分析的幫助不大23、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，以下哪個函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()24、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗數(shù)據(jù)是否來自于某個特定的分布，應使用哪種檢驗方法？（）A.卡方擬合優(yōu)度檢驗B.Kolmogorov-Smirnov檢驗C.Shapiro-Wilk檢驗D.以上都是25、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語義的差異B.不進行數(shù)據(jù)的清洗和轉換，直接使用原始數(shù)據(jù)進行融合C.運用數(shù)據(jù)清洗、轉換和匹配技術，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準確性和可用性D.認為數(shù)據(jù)融合不會引入誤差和沖突，不進行質(zhì)量檢查二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行模型的選擇和比較，包括不同模型的性能評估指標和可視化方法，并舉例分析。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的Web挖掘，包括網(wǎng)頁內(nèi)容挖掘、用戶行為挖掘等，說明其在互聯(lián)網(wǎng)領域的應用。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師應具備的技能和知識體系，包括統(tǒng)計學、編程、業(yè)務理解等方面，并說明如何不斷提升這些能力。4、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何使用SQL語言進行數(shù)據(jù)查詢和處理，包括復雜的連接操作、聚合函數(shù)的應用等。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線房產(chǎn)中介平臺積累了房源數(shù)據(jù)、客戶需求、成交情況等。提高房產(chǎn)交易的效率和客戶滿意度。2、（本題5分）一家旅游公司擁有大量的游客行程安排、消費記錄、景點評價等數(shù)據(jù)。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)預測旅游熱點和需求趨勢，優(yōu)化旅游產(chǎn)品和服務。3、（本題5分）一家健身俱樂部記錄了會員的數(shù)據(jù)，包含會員類型、鍛煉項目、鍛煉頻率、消費金額等。探討不同會員類型對鍛煉項目的選擇傾向和消費行為。4、（本題5分）某連鎖酒店擁有各分店的入住率、客人評價、價格策略等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化酒店的定價和市場推廣策略。5、（本題5分）一家手機應用商店的攝影類應用記錄了數(shù)據(jù)，包括應用功能、用戶評分、更新頻率、下載量等。探討應用功能和更新頻率對用戶評分和下載量的作用。四、論述題（本大題共3個小題