河北農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院《社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)河北農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院《社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的描述中，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(wèn)題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等后果C.提高數(shù)據(jù)安全可以通過(guò)加密、備份和訪問(wèn)控制等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)安全只與數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的過(guò)程無(wú)關(guān)2、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對(duì)一個(gè)新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計(jì)描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用3、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對(duì)于理解和信任模型結(jié)果很重要。假設(shè)你建立了一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以下關(guān)于提高模型可解釋性的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關(guān)注可解釋性B.繪制模型的決策樹，直觀展示決策過(guò)程C.只關(guān)注模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，不考慮解釋性D.對(duì)模型的內(nèi)部工作原理不做任何解釋，讓用戶自行理解4、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理具有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以使用移動(dòng)平均等方法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動(dòng)平均模型（MA）可以用于預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來(lái)值C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)D.可以結(jié)合多種時(shí)間序列模型，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性5、在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)原則有助于提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和可擴(kuò)展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引6、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣保證了每個(gè)樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會(huì)引入偏差，能完全反映總體的特征7、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8、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性等多個(gè)方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和監(jiān)控等方法來(lái)解決C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理等各個(gè)環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就不需要再關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題了9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計(jì)值C.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，直接進(jìn)行分析10、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號(hào)燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)航系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用有限，無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通事件和特殊情況11、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行降維處理，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是12、對(duì)于一個(gè)大型數(shù)據(jù)集，若要快速篩選出符合特定條件的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)操作更有效？（）A.全表掃描B.索引查找C.排序D.分組13、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法14、假設(shè)要對(duì)海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù)，效果良好B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法能夠自動(dòng)提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有影響D.不需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，直接輸入模型進(jìn)行分析15、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的遞歸劃分來(lái)構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過(guò)擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí)，對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以直接用于決策17、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)，需要從歷史價(jià)格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時(shí)間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)18、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(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯(cuò)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(shí)間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢(shì)C.避免數(shù)據(jù)的過(guò)擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)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(jié)果的創(chuàng)新性和實(shí)用性19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.Tableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個(gè)人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無(wú)關(guān)20、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的多源異構(gòu)性？闡述數(shù)據(jù)融合和轉(zhuǎn)換的方法，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的動(dòng)態(tài)可視化，說(shuō)明如何通過(guò)動(dòng)態(tài)效果展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他變量的變化，舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。3、（本題5分）解釋什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），說(shuō)明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家書店擁有圖書銷售數(shù)據(jù)、讀者年齡分布、熱門書籍類別等信息。優(yōu)化書店的圖書采購(gòu)和陳列策略，滿足讀者需求。2、（本題5分）某餐飲外賣平臺(tái)收集了商家數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)等。分析外賣市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，為商家和用戶提供更好的服務(wù)。3、（本題5分）某手機(jī)制造商積累了不同型號(hào)手機(jī)的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應(yīng)情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和供應(yīng)鏈管理。4、（本題5分）一家化妝品公司收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者年齡、膚質(zhì)等信息。研究不同產(chǎn)品在不同消費(fèi)者群體中的市場(chǎng)表現(xiàn)，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。5、（本題5分）某在線自考學(xué)習(xí)平臺(tái)保存了學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績(jī)、學(xué)習(xí)困難反饋等。優(yōu)