渭南師范學(xué)院《綜合評(píng)價(jià)》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)渭南師范學(xué)院《綜合評(píng)價(jià)》

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15個(gè)小題，每小題2分，共30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，數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以通過(guò)圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集沒(méi)有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性2、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(hù)來(lái)說(shuō)難以掌握3、數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)，以下哪個(gè)因素會(huì)影響隨機(jī)森林的性能？（）A.決策樹(shù)的數(shù)量B.特征的隨機(jī)選擇C.樣本的隨機(jī)抽樣D.以上都是4、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家公司想要評(píng)估不同廣告渠道的效果。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)A/B測(cè)試比較不同廣告版本的效果，確定最優(yōu)方案B.客戶(hù)細(xì)分能夠幫助企業(yè)針對(duì)不同客戶(hù)群體制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶(hù)的需求和行為，無(wú)需進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測(cè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果，及時(shí)調(diào)整策略，提高投資回報(bào)率5、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見(jiàn)？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法可能不再適用？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.線性回歸D.以上都是7、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測(cè)試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間8、在數(shù)據(jù)分析的聚類(lèi)分析中，假設(shè)要將一組客戶(hù)根據(jù)其消費(fèi)行為和偏好進(jìn)行分組?？蛻?hù)數(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(hù)分配到不同的組9、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷(xiāo)售情況，同時(shí)考慮地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對(duì)應(yīng)分析10、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要提高數(shù)據(jù)的寫(xiě)入性能，以下哪種存儲(chǔ)引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive11、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的時(shí)間序列分析，假設(shè)要預(yù)測(cè)某股票價(jià)格在未來(lái)一段時(shí)間的走勢(shì)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、趨勢(shì)性和隨機(jī)性等特點(diǎn)。以下哪種方法可能更適合進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)？（）A.移動(dòng)平均法，平滑數(shù)據(jù)B.指數(shù)平滑法，考慮不同權(quán)重C.ARIMA模型，結(jié)合自回歸和移動(dòng)平均D.不進(jìn)行預(yù)測(cè)，隨機(jī)猜測(cè)股票價(jià)格12、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)于含有大量缺失值的數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法不一定合適？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來(lái)填充缺失值C.通過(guò)建立模型來(lái)預(yù)測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理13、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合，假設(shè)要整合來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、字段和含義可能不同。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法可能更有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可用性？（）A.基于規(guī)則的融合，制定明確的融合規(guī)則B.基于模型的融合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.手動(dòng)整合數(shù)據(jù)，逐個(gè)處理D.不進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分別分析各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)14、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?xún)?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15、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢(shì)，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對(duì)帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢(shì)C.忽略社交媒體平臺(tái)的特點(diǎn)和用戶(hù)行為，直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門(mén)話(huà)題二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以適應(yīng)聚類(lèi)分析？請(qǐng)闡述包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、特征選擇等方法，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的可信度評(píng)估，包括數(shù)據(jù)源可靠性、數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法等方面。3、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的生物信息挖掘，包括基因序列分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等，說(shuō)明其在生命科學(xué)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略制定，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析評(píng)估現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程和數(shù)字化潛力，確定轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)和方向。2、（本題5分）在旅游景區(qū)管理中，游客流量數(shù)據(jù)、景區(qū)設(shè)施使用數(shù)據(jù)等逐漸積累。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如景區(qū)容量規(guī)劃、游客體驗(yàn)優(yōu)化等，提升景區(qū)運(yùn)營(yíng)管理水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)季節(jié)性差異大、游客行為多樣性和景區(qū)資源保護(hù)方面可能面臨的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)方法。3、（本題5分）在文化遺產(chǎn)保護(hù)領(lǐng)域，文物的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、修復(fù)記錄數(shù)據(jù)等逐漸完善。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如文物病害預(yù)警、保護(hù)策略制定等，加強(qiáng)文化遺產(chǎn)的保護(hù)和管理，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)、技術(shù)手段有限和保護(hù)資金分配方面所面臨的困難及解決途徑。4、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶(hù)群體和市場(chǎng)細(xì)分，制定針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略。5、（本題5分）隨著移動(dòng)應(yīng)用的廣泛使用，產(chǎn)生了大量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像用戶(hù)留存分析、應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買(mǎi)行為研究等，優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用的功能設(shè)計(jì)、提升用戶(hù)體驗(yàn)，增加應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值，同時(shí)思考數(shù)據(jù)碎片化和跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合的困難及應(yīng)對(duì)措施。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線旅游平臺(tái)掌握了不同目的地的旅游產(chǎn)品預(yù)訂數(shù)