重慶傳媒職業(yè)學院《社會調查理論與方法》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁重慶傳媒職業(yè)學院

《社會調查理論與方法》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、數據分析中的數據隱私保護是一個重要的問題。假設一家公司要對員工的個人數據進行分析，同時需要確保數據的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護員工的隱私？（）A.匿名化處理數據B.只在公司內部網絡中分析數據C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護隱私2、在進行數據分析時，如果需要對數據進行缺失值處理，同時考慮數據的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機森林插補B.基于聚類的插補C.基于回歸的插補D.以上都不是3、數據挖掘在發(fā)現隱藏在數據中的模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設要從一個電商網站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費模式，以下關于數據挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯規(guī)則挖掘可以發(fā)現經常一起購買的商品組合B.分類算法可以預測新用戶可能感興趣的商品類別C.數據挖掘的結果總是準確無誤的，可以直接用于決策，無需進一步驗證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體4、在進行數據分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標能夠準確地描述數據特征。假設我們正在分析一組學生的考試成績。以下關于統(tǒng)計指標的描述，哪一項是錯誤的？（）A.平均數能夠反映數據的集中趨勢，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數不受極端值的影響，能更穩(wěn)健地表示數據的中心位置C.標準差越大，說明數據的離散程度越小，數據越穩(wěn)定D.方差是標準差的平方，同樣可以反映數據的離散程度5、在進行數據分析時，需要對數據進行預處理以提高分析的準確性和效率。假設要處理一個包含大量文本數據的數據集，需要將文本轉換為可分析的數值形式。以下哪種文本預處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權C.主題模型D.情感分析6、在數據分析中，若要分析數據的偏態(tài)和峰態(tài)，以下哪個統(tǒng)計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數B.峰度系數C.協方差D.相關系數7、在數據庫管理中，若要確保數據的一致性和完整性，通常會使用哪種約束？（）A.主鍵約束B.外鍵約束C.唯一約束D.以上都是8、對于數據分析中的文本情感分析，假設要分析大量的產品評論，判斷其是正面、負面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關鍵詞B.基于機器學習的分類模型C.深度學習模型，如循環(huán)神經網絡D.人工閱讀和判斷每條評論的情感9、在進行數據分析時，如果需要對數據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10、在數據分析中，深度學習模型在處理復雜數據方面表現出色。假設我們要使用深度學習進行圖像識別。以下關于深度學習在數據分析中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.卷積神經網絡（CNN）是常用于圖像識別的深度學習模型B.深度學習模型需要大量的訓練數據和計算資源C.深度學習模型的訓練過程簡單，不需要進行調優(yōu)和優(yōu)化D.深度學習可以與傳統(tǒng)的數據分析方法結合，提高分析效果11、在數據分析中，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.均值是一組數據的平均值，能反映數據的集中趨勢B.中位數是將數據從小到大排序后位于中間位置的數值，不受極端值影響C.標準差反映了數據的離散程度，標準差越大，數據的波動越小D.描述性統(tǒng)計指標可以幫助我們快速了解數據的基本特征和分布情況12、假設我們正在分析一家公司的銷售數據，發(fā)現某個月的銷售額異常高。在進一步分析時，首先應該考慮的因素是？（）A.促銷活動B.數據錄入錯誤C.市場需求突然增加D.競爭對手表現不佳13、在數據分析中，數據抽樣的方法有很多，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據的數量和復雜度C.隨機抽樣可以提高數據分析的效率和準確性D.隨機抽樣只適用于大規(guī)模數據集，對于小數據集無法使用14、假設要分析消費者對新產品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計15、數據分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關系模型。假設我們要研究房價與房屋面積、地理位置等因素的關系。以下關于回歸分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時考慮多個自變量對因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評估C.存在共線性問題時，回歸模型的參數估計會不準確，但不影響預測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對因變量有顯著影響的自變量16、在建立回歸模型時，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.對自變量進行中心化和標準化B.增加樣本量C.剔除一些相關的自變量D.以上都是17、數據分析在市場營銷中有著廣泛的應用。假設一家公司想要評估不同廣告渠道的效果。以下關于數據分析在市場營銷中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過A/B測試比較不同廣告版本的效果，確定最優(yōu)方案B.客戶細分能夠幫助企業(yè)針對不同客戶群體制定個性化的營銷策略C.僅僅依靠數據分析就能夠完全了解客戶的需求和行為，無需進行市場調研D.數據分析可以監(jiān)測營銷活動的效果，及時調整策略，提高投資回報率18、對于一個包含多個變量的數據集，想要了解變量之間的線性關系強度，可以計算？（）A.方差B.協方差C.相關系數D.偏度19、在處理不平衡數據集時，即某些類別樣本數量遠少于其他類別，以下關于數據分析方法的調整，哪一項是最有效的？（）A.直接使用常規(guī)的分類算法，不做特殊處理B.對少數類樣本進行過采樣，增加其數量C.對多數類樣本進行欠采樣，減少其數量D.以上三種方法結合使用，根據數據特點進行優(yōu)化20、在數據分析的風險評估中，假設要評估一個投資項目的風險水平。以下哪種方法可能更全面地考慮各種不確定性和潛在損失？（）A.敏感性分析，研究參數變化的影響B(tài).蒙特卡羅模擬，隨機生成多種可能結果C.風險矩陣，評估風險的可能性和影響程度D.不進行風險評估，盲目投資21、在處理缺失值時，如果缺失值的比例較高且數據呈現一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補B.多重插補C.隨機插補D.以上都不是22、在進行數據預處理時，數據標準化或歸一化是常見的操作。假設要對一組包含不同量綱的特征數據進行標準化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上方法使用頻率相同23、在數據分析中，聚類分析用于將數據分組。假設要對客戶進行細分，以下關于聚類分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預先指定聚類的數量B.層次聚類可以生成層次結構的聚類結果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結果只取決于算法和數據，不受初始條件和參數的影響D.可以通過評估聚類的緊密度和分離度來選擇最優(yōu)的聚類方案24、對于一個不平衡的數據集，若要通過采樣方法來平衡數據，以下哪種采樣策略可能會導致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能25、數據分析中的模型部署是將訓練好的模型應用到實際生產環(huán)境中。假設要將一個預測模型部署為在線服務，以下哪個方面可能是需要重點關注的？（）A.模型的性能和響應時間B.數據的安全性和隱私保護C.系統(tǒng)的可擴展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點關注二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋決策樹算法的原理和構建過程，舉例說明其在分類和預測問題中的應用，并討論如何避免決策樹的過擬合。2、（本題5分）解釋什么是零樣本學習和少樣本學習，說明其在數據稀缺情況下的應用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。3、（本題5分）闡述數據倉庫中的元數據管理，說明元數據的定義、類型和重要性，以及如何有效地管理元數據。4、（本題5分）簡述數據挖掘中的隱私保護問題，介紹應對隱私泄露風險的技術和策略，如差分隱私、同態(tài)加密等。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線音樂平臺的搖滾音樂類目擁有用戶數據，包括樂隊、歌曲熱度、粉絲互動、演出信息等。分析樂隊知名度與歌曲熱度和粉絲互動的關系，以及演出信息對用戶關注度的影響。2、（本題5分）一家健身中心的團體課程記錄了會員數據，包括課程類型、教練風格、會員參與度、續(xù)課意愿等。探討課程類型和教練風格對會員參與度和續(xù)課意愿的影響。3、（本題5分）某辦公用品電商平臺擁有商品銷售數據、企業(yè)采購行為、市場趨勢等。分析企業(yè)辦公用品的采購需求，提供定制化服務。4、（本題5分）某電商平臺的美妝工具類目擁有銷售數據，包括品牌、產品類型、價格、銷量、促銷活動等。分析促銷活動對不同品牌和類型美妝工具銷量的提升效果。5、（本題5分）某社交媒體平臺積累了用戶的話題參與度、群組活動數據、信息傳播路徑等。探討怎樣利用這些數據進行社區(qū)運營和內容推薦優(yōu)化。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在能源交易市場中，如何利用數據分析來預測價格走勢、評估市場風險和優(yōu)化交易策略？請深入探討數據的來源和處理方法，以及市場不確定