唐山職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析及可視化實(shí)踐》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頁唐山職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)分析及可視化實(shí)踐》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、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)我們?cè)诜治鑫谋緮?shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了3、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí)，需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具，以下關(guān)于工具選擇的描述，正確的是：（）A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具，不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具，不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素，選擇易于使用、功能滿足需求且性價(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具，就不能更換，不考慮工具的更新和發(fā)展4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)驗(yàn)時(shí)，交叉驗(yàn)證是常用的評(píng)估模型穩(wěn)定性的方法。假設(shè)你在比較不同的分類算法，以下關(guān)于交叉驗(yàn)證策略的選擇，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.簡單隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證B.使用K折交叉驗(yàn)證，平均多個(gè)結(jié)果以獲得更可靠的評(píng)估C.采用留一法交叉驗(yàn)證，確保每個(gè)樣本都被用于驗(yàn)證D.不進(jìn)行交叉驗(yàn)證，只進(jìn)行一次訓(xùn)練和驗(yàn)證5、在數(shù)據(jù)庫中，若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個(gè)特性是關(guān)鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性6、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會(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)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和監(jiān)控等方法來解決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)倉庫，就不需要再關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問題了7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，以下哪個(gè)函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績數(shù)據(jù)，想要了解成績的分布情況，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問題。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)安全可以通過加密、備份和訪問控制等方法來實(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)分析的過程無關(guān)10、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測違約概率B.利用市場數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測交易活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用，但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段，數(shù)據(jù)分析可以忽略11、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)展性的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性可以通過分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃，后期不需要再進(jìn)行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會(huì)因?yàn)閿U(kuò)展而降低12、數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要手段之一。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的圖形和圖表形式呈現(xiàn)，幫助人們快速理解數(shù)據(jù)的含義和趨勢B.通過數(shù)據(jù)可視化，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式、異常值和關(guān)系，為進(jìn)一步的分析提供線索C.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀，對(duì)于數(shù)據(jù)分析的實(shí)質(zhì)內(nèi)容沒有太大幫助D.好的數(shù)據(jù)可視化能夠有效地傳達(dá)信息，支持決策制定，并與他人分享分析結(jié)果13、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來決定框架14、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)營銷？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法15、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。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析16、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(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)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(jì)算復(fù)雜度高17、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18、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是19、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略20、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購買的商品組合，以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork），說明其在圖像數(shù)據(jù)分析中的特點(diǎn)和優(yōu)勢，并舉例分析。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉庫中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的ETL（Extract,Transform,Load）過程設(shè)計(jì)和優(yōu)化？請(qǐng)說明ETL的流程和關(guān)鍵步驟，并舉例說明。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師如何在項(xiàng)目中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)對(duì)，包括識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)影響和制定應(yīng)對(duì)策略，并舉例說明。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)的工作原理和常見算法，如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等，并舉例說明在電商平臺(tái)中的應(yīng)用。5、（本題5分）解釋什么是量子計(jì)算在數(shù)據(jù)分析中的潛在應(yīng)用，說明其優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)，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）某共享單車運(yùn)營公司積累了車輛的使用頻率分布、損壞維修情況、投放區(qū)域數(shù)據(jù)等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化車輛投放策略和運(yùn)營維護(hù)成本。2、（本題5分）某在線音樂平臺(tái)的古典音樂類目擁有用戶數(shù)據(jù)，包括收聽時(shí)長、曲目、演奏家、收藏行為等。分析用戶對(duì)不同演奏家的曲目收聽偏好和收藏特點(diǎn)。3、（本題5分）某游戲公司記錄了玩家的游戲行為、充值記錄、在線時(shí)長等數(shù)據(jù)。探討如何利用這些數(shù)據(jù)提高游戲的用戶留存率和盈利能力。4、（本題5分）某民宿預(yù)訂平臺(tái)擁有房源數(shù)據(jù)、用戶預(yù)訂行為、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。提升民宿的服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)，增加平臺(tái)競爭力。5、（本題5分）某房地產(chǎn)中介公司積累了房屋交易數(shù)據(jù)、客戶需求、市場政策等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)提高房屋匹配效率和客戶滿意度。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在旅游景區(qū)的管理中，游客流量和行為數(shù)據(jù)對(duì)于服務(wù)優(yōu)化至關(guān)重要。以某著名旅游景區(qū)為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來合理規(guī)劃景區(qū)設(shè)施、優(yōu)化游覽路線、預(yù)測游客高峰，以及如何提升景區(qū)的可持續(xù)發(fā)展能力。2、（本題10分）教育行業(yè)正在積