湖南醫(yī)藥學(xué)院《跨媒體數(shù)據(jù)可視化》2023-2024學(xué)年第二學(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(yè)，共3頁(yè)湖南醫(yī)藥學(xué)院《跨媒體數(shù)據(jù)可視化》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)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2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問題來確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí)，應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性3、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布4、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調(diào)優(yōu)是提高性能的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要在多個(gè)分類模型中選擇最優(yōu)的模型，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.可以通過交叉驗(yàn)證等技術(shù)來評(píng)估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索是常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復(fù)雜度越高，性能就越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.結(jié)合業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇適合的模型和調(diào)優(yōu)方法5、在數(shù)據(jù)庫(kù)管理中，當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)對(duì)同一數(shù)據(jù)表進(jìn)行操作時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，通常會(huì)采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)備份B.事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.索引優(yōu)化6、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果可以通過多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過比較預(yù)處理前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)來評(píng)估B.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模來評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的，選擇合適的評(píng)估方法D.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，其他方面可以忽略不計(jì)8、數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.原假設(shè)和備擇假設(shè)是相互對(duì)立的B.當(dāng)P值小于顯著性水平時(shí)，拒絕原假設(shè)C.第一類錯(cuò)誤是指錯(cuò)誤地拒絕了原假設(shè)D.樣本量越大，越容易犯第二類錯(cuò)誤9、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對(duì)醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限10、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，需要對(duì)兩個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合，例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù)，另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致，以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合？（）A.手動(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都是11、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會(huì)被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能12、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性等方面B.數(shù)據(jù)安全問題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等嚴(yán)重后果C.采取加密、備份和訪問控制等措施可以提高數(shù)據(jù)的安全性D.數(shù)據(jù)安全只需要在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸過程中關(guān)注，在數(shù)據(jù)分析過程中無需考慮13、在對(duì)一個(gè)社交媒體平臺(tái)的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如關(guān)注的話題、參與的討論組等，以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是14、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對(duì)于理解模型的決策過程和結(jié)果非常重要。假設(shè)建立了一個(gè)用于信用評(píng)估的模型，需要向決策者解釋模型是如何做出信用評(píng)分的。以下哪種模型在提供可解釋性方面更具優(yōu)勢(shì)？（）A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.隨機(jī)森林模型D.以上模型可解釋性相同15、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)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是16、在數(shù)據(jù)分析的模型評(píng)估中，假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型，需要評(píng)估其性能。除了準(zhǔn)確率，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差，用于連續(xù)值的預(yù)測(cè)D.不關(guān)注評(píng)估指標(biāo)，認(rèn)為模型是完美的17、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進(jìn)行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對(duì)數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識(shí)，進(jìn)行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認(rèn)為特征工程對(duì)模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設(shè)我們要對(duì)一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，避免不同量級(jí)數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以隨意進(jìn)行D.對(duì)于離群點(diǎn)，可以采用截?cái)嗷騑insorize等方法進(jìn)行處理19、在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性20、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對(duì)總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額，設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.新的營(yíng)銷策略顯著提高了銷售額B.新的營(yíng)銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對(duì)銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（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)，并說明其適用場(chǎng)景和計(jì)算方法。2、（本題5分）解釋決策樹算法的原理和構(gòu)建過程，舉例說明其在分類和預(yù)測(cè)問題中的應(yīng)用，并討論如何避免決策樹的過擬合。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的色彩運(yùn)用原則，說明如何選擇合適的色彩來增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化的效果，并避免色彩誤導(dǎo)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺(tái)的專車服務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括接單司機(jī)信息、乘客行程、服務(wù)評(píng)價(jià)、費(fèi)用等。分析司機(jī)的個(gè)人信息與服務(wù)評(píng)價(jià)和費(fèi)用之間的關(guān)系。2、（本題5分）某物流倉(cāng)儲(chǔ)企業(yè)擁有庫(kù)存數(shù)據(jù)、貨物出入庫(kù)頻率、倉(cāng)庫(kù)空間利用等信息。優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)布局和庫(kù)存管理，降低成本提高效率。3、（本題5分）某餐飲企業(yè)記錄了各門店的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋菜品類別、銷售額、顧客流量、營(yíng)業(yè)時(shí)段等。分析不同營(yíng)業(yè)時(shí)段各類菜品的銷售情況以及顧客流量的變化規(guī)律。4、（本題5分）某在線教育平臺(tái)記錄了不同地區(qū)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括課程選擇、學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績(jī)等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)制定區(qū)域化的教育資源分配策略。5、（本題5分）某電信運(yùn)營(yíng)商擁有用戶通話時(shí)長(zhǎng)、流量使用、套餐選擇等數(shù)據(jù)。分析用戶的消費(fèi)行為，設(shè)計(jì)更符合用戶需求的套餐和增值服務(wù)。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）社交媒體平臺(tái)產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)，具有巨大的