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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頁廣州珠江職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《石油工程大數(shù)據(jù)》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、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售情況,同時(shí)考慮地區(qū)的經(jīng)濟(jì)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(duì)應(yīng)分析2、假設(shè)要分析一個(gè)市場調(diào)研數(shù)據(jù)集,了解消費(fèi)者對(duì)不同品牌、產(chǎn)品特性和價(jià)格的偏好。在設(shè)計(jì)調(diào)查問卷和收集數(shù)據(jù)時(shí),以下哪個(gè)原則可能是最重要的,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性?()A.問題的清晰性和簡潔性B.盡量多設(shè)置問題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費(fèi)者給出特定答案D.不考慮消費(fèi)者的反饋3、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績,以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述,正確的是:()A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè),直接進(jìn)行檢驗(yàn)B.忽略檢驗(yàn)的顯著性水平,隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè),選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷,并解釋檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義D.只關(guān)注檢驗(yàn)結(jié)果是否拒絕原假設(shè),不考慮效應(yīng)大小和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng),哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的?()A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致,便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突,直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段,忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式5、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6、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.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7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),顏色的選擇對(duì)于圖表的可讀性有很大影響。以下關(guān)于顏色選擇的原則,錯(cuò)誤的是?()A.避免使用過于鮮艷的顏色B.使用對(duì)比強(qiáng)烈的顏色區(qū)分不同的數(shù)據(jù)C.隨意選擇顏色,只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識(shí)度8、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分解,以下哪種方法在Python中常用?()A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數(shù)B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數(shù)D.matplotlib庫中的plot函數(shù)9、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中,假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性?()A.詞袋模型,將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析,降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇,挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程,直接使用原始數(shù)據(jù)10、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的工具有很多,其中Tableau是一種常用的工具。以下關(guān)于Tableau的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源,進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表,進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡單易學(xué),適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集,對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理11、在處理文本數(shù)據(jù)時(shí),除了常見的英文文本,還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本,以下哪個(gè)步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同?()A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是12、數(shù)據(jù)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)有助于理解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)我們正在分析一個(gè)關(guān)于股票市場的數(shù)據(jù)集,包括股票價(jià)格、成交量等變量。在進(jìn)行EDA時(shí),以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價(jià)格和成交量之間的潛在關(guān)系?()A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力14、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì),假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫來支持決策制定。以下哪個(gè)設(shè)計(jì)原則可能對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢性能至關(guān)重要?()A.規(guī)范化設(shè)計(jì),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(chǔ),提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫,直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫15、某數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析?()A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.詞袋模型16、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對(duì)總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額,設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05,我們可以得出什么結(jié)論?()A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對(duì)銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確17、假設(shè)要分析某公司產(chǎn)品在不同市場的銷售趨勢,同時(shí)考慮市場的競爭情況和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境,以下哪種分析方法較為綜合?()A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是18、在數(shù)據(jù)分析中,選擇合適的統(tǒng)計(jì)量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù),以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)量的選擇,哪一項(xiàng)是最合適的?()A.用中位數(shù)描述集中趨勢,用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢,用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢,用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計(jì)量,不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)19、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者的生存時(shí)間。以下關(guān)于生存分析的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以計(jì)算生存率、中位生存時(shí)間等指標(biāo)B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型常用于生存分析中的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,在其他領(lǐng)域沒有應(yīng)用D.可以考慮協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間的影響20、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)有很多,其中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān),與數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)無關(guān)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要在數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過程中進(jìn)行關(guān)注和處理二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)描述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的指標(biāo)體系,包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等,并說明如何通過這些指標(biāo)來評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量和采取改進(jìn)措施。2、(本題5分)描述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的不確定性量化,包括概率分布估計(jì)、置信區(qū)間計(jì)算等方法和應(yīng)用。3、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的敏感性分析?請(qǐng)說明敏感性分析的目的和方法,并舉例說明其在決策中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)一家文具店擁有銷售數(shù)據(jù)、學(xué)生需求、流行文具款式等信息。調(diào)整文具進(jìn)貨種類和數(shù)量,滿足學(xué)生需求。2、(本題5分)某電商平臺(tái)的家居用品類目擁有銷售數(shù)據(jù)、用戶搜索關(guān)鍵詞、商品評(píng)價(jià)等。分析家居用品市場的需求趨勢和用戶關(guān)注點(diǎn),改進(jìn)產(chǎn)品推薦和選品策略。3、(本題5分)某社交電商平臺(tái)記錄了用戶的分享行為、購買轉(zhuǎn)化率、社群活躍度等數(shù)據(jù)。研究社交因素對(duì)銷售的影響,優(yōu)化平臺(tái)的社交功能和營銷活動(dòng)。4、(本題5分)某在線漫畫平臺(tái)保存了漫畫點(diǎn)擊量、用戶評(píng)論、付費(fèi)意愿等數(shù)據(jù)。分析漫畫市場需求,推出受歡迎的漫畫作品。5、(本題5分)某在線音樂平臺(tái)記錄了用戶的聽歌歷史、收藏歌曲、評(píng)論等數(shù)據(jù)。分析用戶的音樂口味,為個(gè)性化推薦和版權(quán)采購提供參考。四、論述題(本大題共2個(gè)小題,共20分
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