濰坊護理職業(yè)學院《數(shù)據(jù)分析及可視化實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁濰坊護理職業(yè)學院《數(shù)據(jù)分析及可視化實踐》

2023-2024學年第一學期期末試卷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、對于一個具有多個特征的數(shù)據(jù)集，若要進行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是2、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3、在數(shù)據(jù)分析中，模型評估不僅要看準確率等指標，還要考慮模型的可解釋性。假設要解釋一個決策樹模型的決策過程，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過查看決策樹的結構和節(jié)點的分裂條件來理解模型的決策邏輯B.特征重要性評估可以幫助確定哪些特征對模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對簡單模型如決策樹重要，對于復雜模型如深度學習模型不重要D.向業(yè)務人員和決策者解釋模型的決策過程，有助于增強對模型的信任和應用4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的原則有很多，其中簡潔明了是一個重要的原則。以下關于簡潔明了的描述中，錯誤的是？（）A.簡潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡潔明了的可視化圖表應該避免使用過多的顏色和裝飾C.簡潔明了的可視化圖表可以通過減少數(shù)據(jù)的維度和細節(jié)來實現(xiàn)D.簡潔明了的可視化圖表只適用于簡單的數(shù)據(jù)展示，對于復雜的數(shù)據(jù)無法處理5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成用于將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設要集成來自不同數(shù)據(jù)庫的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)集成的描述，哪一項是不準確的？（）A.需要解決數(shù)據(jù)格式不一致、字段命名差異等問題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉換和加載C.數(shù)據(jù)集成過程中可能會引入重復數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)沖突，需要進行處理D.數(shù)據(jù)集成可以隨意進行，不需要考慮數(shù)據(jù)的質量和一致性6、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是7、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對文本數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種算法可能會被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄的數(shù)據(jù)集，以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導致信息丟失B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進行對比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關系進行修正C.重復記錄可以直接保留，因為它們不會對數(shù)據(jù)分析結果產生太大影響D.運用數(shù)據(jù)填充技術，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹慎選擇填充方法9、數(shù)據(jù)分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設。假設我們要檢驗一種新的營銷策略是否有效。以下關于假設檢驗的描述，哪一項是不正確的？（）A.零假設通常表示沒有差異或沒有效果B.通過計算檢驗統(tǒng)計量和p值來決定是否拒絕零假設C.p值越小，說明拒絕零假設的證據(jù)越充分D.假設檢驗的結果一定能夠準確地反映實際情況，不存在誤差10、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集，以下哪種算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法11、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數(shù)據(jù)，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是12、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計是常用的方法之一。以下關于描述性統(tǒng)計指標的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標準差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標準差越大，數(shù)據(jù)的波動越小D.描述性統(tǒng)計指標可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況13、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進行分析。假設我們要對一個大型數(shù)據(jù)集進行抽樣。以下關于抽樣方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.簡單隨機抽樣每個樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導致樣本的偏差D.抽樣方法對數(shù)據(jù)分析的結果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用14、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問題定義應該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問題定義應該確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.問題定義可以根據(jù)需要進行調整和修改，以適應不同的情況16、假設要分析某產品在不同地區(qū)的銷售情況，同時考慮地區(qū)的經濟發(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.對應分析17、在處理多變量數(shù)據(jù)時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數(shù)據(jù)集，以下哪種降維技術可以保留數(shù)據(jù)的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）18、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標準化B.Min-Max標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上都是19、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要同時展示多個變量之間的關系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點圖矩陣B.雷達圖C.熱力圖D.樹狀圖20、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風格應根據(jù)不同的受眾和目的進行選擇。以下關于數(shù)據(jù)可視化風格選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風格可以分為簡潔明了、生動形象、專業(yè)嚴謹?shù)炔煌愋虰.數(shù)據(jù)可視化風格的選擇應考慮受眾的背景、知識水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風格的選擇可以根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點來確定D.數(shù)據(jù)可視化風格一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響用戶體驗21、在數(shù)據(jù)分析的過程中，當面對一個包含大量用戶消費行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要找出影響用戶購買決策的關鍵因素，例如產品價格、促銷活動、用戶評價等。假設數(shù)據(jù)的維度眾多，關系復雜，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最為有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析B.相關性分析C.因子分析D.回歸分析22、在數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常用的方法。以下關于回歸分析的描述中，錯誤的是？（）A.回歸分析可以用來建立變量之間的關系模型B.回歸分析可以分為線性回歸和非線性回歸兩種類型C.回歸分析的結果可以用來預測因變量的值D.回歸分析只能用于預測連續(xù)型變量，對于分類型變量無法處理23、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調優(yōu)是提高性能的關鍵步驟。假設要在多個分類模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關于模型選擇和調優(yōu)的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術來評估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機搜索是常用的參數(shù)調優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優(yōu)先選擇復雜的模型D.結合業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，選擇適合的模型和調優(yōu)方法24、對于一個具有時間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進行預測，以下哪種模型可能會考慮時間的滯后效應？（）A.自回歸移動平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機森林回歸模型D.以上都可能25、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何撰寫清晰、準確、有說服力的數(shù)據(jù)分析報告，包括報告結構、圖表運用、文字表述等方面。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析項目中，如何進行項目進度管理，包括任務分解、時間估算和風險管理等關鍵步驟。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)庫查詢語言（如SQL）在數(shù)據(jù)分析中的作用和基本操作，舉例說明如何使用SQL進行數(shù)據(jù)篩選、聚合和關聯(lián)。4、（本題5分）闡述回歸分析的基本原理和類型，如線性回歸、非線性回歸等，并說明如何評估回歸模型的擬合優(yōu)度和預測能力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某手機制造商積累了不同型號手機的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行產品升級和供應鏈管理。2、（本題5分）某視頻平臺擁有用戶觀看時長、視頻類型偏好、付費行為等數(shù)據(jù)。分析用戶的內容消費習慣，制定內容創(chuàng)作和付費策略。3、（本題5分）一家珠寶品牌的節(jié)日限定首飾收集了數(shù)據(jù)，包括設計主題、材質、價格、銷售時間、銷售數(shù)量等。研究設計主題和銷售時間對節(jié)日限定首飾銷售數(shù)量和價格的影響。4、（本題5分）某在線招聘平臺擁有求職者的簡歷數(shù)據(jù)、企業(yè)招聘需求、面試評價等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)提高人才匹配度和招聘效率。5、（本題5分）某民宿預訂平臺擁有房源數(shù)據(jù)、用戶預訂行為、評價數(shù)據(jù)等。提升民宿的服務質量和用戶體驗，增加平臺競爭力。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）隨著移動應用的廣泛使用，產生了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術，像用戶留存分析、應用內購買行為研究等，優(yōu)化移動應用的功能設計、提升用戶體驗，增