云南藝術(shù)學(xué)院《實驗數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)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20個小題，每小題2分，共40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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標(biāo)有很多，其中準(zhǔn)確性是一個重要的指標(biāo)。以下關(guān)于準(zhǔn)確性的描述中，錯誤的是？（）A.準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)與實際情況的符合程度B.準(zhǔn)確性可以通過計算數(shù)據(jù)的誤差率來衡量C.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗證等方法來實現(xiàn)D.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關(guān)2、在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，錯誤的是？（）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C.計算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量D.觀察數(shù)據(jù)的分布4、在處理多變量數(shù)據(jù)時，降維技術(shù)可以幫助我們簡化分析。假設(shè)我們有一個包含多個相關(guān)變量的數(shù)據(jù)集，以下哪種降維技術(shù)可以保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）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）5、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計，假設(shè)要構(gòu)建一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫來支持決策制定。以下哪個設(shè)計原則可能對于數(shù)據(jù)的存儲、管理和查詢性能至關(guān)重要？（）A.規(guī)范化設(shè)計，減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲，提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫，直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫6、數(shù)據(jù)分析中的聚類分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類結(jié)果中存在一個簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇，可能意味著什么？（）A.數(shù)據(jù)分布不均衡，需要重新聚類B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的，無需進(jìn)一步處理7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時，需要選擇合適的分類算法。假設(shè)要對一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病分類，圖像特征復(fù)雜且類別不均衡。以下哪種分類算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的分類問題時可能表現(xiàn)更好？（）A.支持向量機B.隨機森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)有很多種，其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中，錯誤的是？（）A.星型架構(gòu)由事實表和維度表組成B.事實表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù)，維度表中包含了對事實表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計和維護(hù)比較復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)和知識9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經(jīng)驗，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素如計算效率等可以忽略不計10、在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點關(guān)注的問題。假設(shè)我們在處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是11、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時健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警，實現(xiàn)個性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級階段，對醫(yī)療實踐的影響非常有限12、假設(shè)要分析一個游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時長、關(guān)卡完成情況、付費行為等，以優(yōu)化游戲設(shè)計和盈利模式。以下哪個指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠度？（）A.游戲時長B.付費金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)在過去十年間的經(jīng)濟(jì)增長趨勢，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用折線圖清晰地呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)隨時間的變化B.柱狀圖能夠有效地對比不同地區(qū)在特定時間點的經(jīng)濟(jì)數(shù)值C.為了使圖表更美觀，可以添加過多的裝飾元素，即使這可能會干擾數(shù)據(jù)的解讀D.選擇合適的顏色和標(biāo)記，能夠增強圖表的可讀性和吸引力14、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時結(jié)合多種評估指標(biāo)進(jìn)行綜合評價D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可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(guān)于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應(yīng)該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問題定義應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問題定義應(yīng)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(jìn)行調(diào)整和修改，以適應(yīng)不同的情況16、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測用于識別數(shù)據(jù)中的異常值或異常模式。假設(shè)你在分析一家公司的財務(wù)數(shù)據(jù)，以檢測可能的欺詐行為。以下關(guān)于異常檢測方法的選擇，哪一項是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.基于統(tǒng)計的方法，如設(shè)定閾值來判斷異常B.利用機器學(xué)習(xí)算法，如孤立森林，自動識別異常C.結(jié)合領(lǐng)域知識和人工判斷來確定異常D.完全依賴數(shù)據(jù)的直觀觀察來發(fā)現(xiàn)異常17、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集，包含多個相關(guān)的特征。通過PCA降維后，如果解釋方差的比例較低，可能意味著什么？（）A.降維效果較好，保留了主要信息B.丟失了較多的重要信息，需要重新考慮降維方法C.原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量較差D.對后續(xù)的分析和建模沒有影響18、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進(jìn)行估計和假設(shè)檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計分析19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機抽樣的描述中，錯誤的是？（）A.隨機抽樣可以保證樣本的代表性和隨機性B.隨機抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集無法使用20、在處理大數(shù)據(jù)集時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對實時性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計算框架都差不多，隨便選擇一個都能滿足需求二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（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)測問題中的應(yīng)用，并討論如何避免決策樹的過擬合。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計適合移動端的可視化界面？請說明移動端可視化的特點和設(shè)計原則，并舉例說明。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行模型的可解釋性分析？請介紹一些可解釋性方法，如局部可解釋模型-解釋（LIME）、SHAP值等，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線招聘平臺保存了不同行業(yè)職位的招聘需求變化、求職者技能匹配度、面試成功率等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提升招聘服務(wù)質(zhì)量和行業(yè)趨勢分析。2、（本題5分）某在線圍棋用品銷售平臺記錄了銷售數(shù)據(jù)、圍棋棋盤材質(zhì)偏好、棋子工藝需求等。提供多樣化的圍棋用品選擇。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(shè)計主題、材質(zhì)、價格、銷售時間、銷售數(shù)量等。研究設(shè)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）一家在線旅游平臺的跟團(tuán)游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含行程安排、價格、出發(fā)地、游客評價等。探討不同行程安排和價格的跟團(tuán)游在不同出發(fā)地的受歡迎程度和游客評價。5、（本題5分）一家烘焙店擁有銷售數(shù)據(jù)、顧客口味偏好、新品反饋等。研發(fā)新的烘焙產(chǎn)品，優(yōu)化店鋪經(jīng)營策略。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）隨著跨境電商的發(fā)展，國際