自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁大連海洋大學(xué)《數(shù)據(jù)分析與可視化實驗》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合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)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù)，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會引入誤差和沖突，不進(jìn)行質(zhì)量檢查2、假設(shè)要分析一個醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢和治療效果的影響因素?？紤]到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評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)量評估可以通過手動檢查和自動化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估應(yīng)定期進(jìn)行，及時發(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)行評估了4、對于一個時間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測未來一段時間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法5、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購買模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和問題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確，無需進(jìn)一步驗證和解釋6、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化查詢語句的執(zhí)行計劃，以下哪個工具或技術(shù)可以提供幫助？（）A.索引分析工具B.執(zhí)行計劃查看器C.數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控工具D.以上都是7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源可能來自多個方面。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題根源的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能源于數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能由于數(shù)據(jù)存儲和管理不善導(dǎo)致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當(dāng)引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)本身有關(guān)，與數(shù)據(jù)處理的過程和人員無關(guān)8、在對一個社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，可能需要對多個數(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，哪一項是最關(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10、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個模型的優(yōu)勢提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個不同的預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和隨機森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測精度？（）A.簡單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性12、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報告看起來更漂亮，對分析結(jié)果沒有實質(zhì)性的幫助13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù)，也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況？（）A.計算每個職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以14、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15、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因為它能清晰展示各地區(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢C.運用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，顏色的選擇有一定的技巧。以下關(guān)于顏色使用的描述，錯誤的是：（）A.避免使用過多的顏色，以免造成視覺混亂B.顏色的亮度和飽和度差異越大，對比越明顯C.可以隨意選擇顏色，只要自己覺得美觀就行D.對于重要的數(shù)據(jù)，可以使用醒目的顏色突出顯示17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含房屋屬性（面積、房間數(shù)量、地理位置等）和價格的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進(jìn)行建模，無需進(jìn)行任何特征轉(zhuǎn)換和構(gòu)建B.對地理位置進(jìn)行獨熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對模型的性能沒有影響，可忽略D.增加一些與房屋價格無關(guān)的特征，能夠提高模型的準(zhǔn)確性18、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性？（）A.數(shù)據(jù)匿名化，去除可識別個人的信息B.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問控制，限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施，直接處理數(shù)據(jù)19、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問題來確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時，應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會影響分析結(jié)果的可靠性20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，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.對數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)，包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等，說明其工作原理和應(yīng)用場景。2、（本題5分）解釋什么是可解釋性人工智能在數(shù)據(jù)分析中的重要性，列舉提高模型可解釋性的方法和技術(shù)，并舉例分析。3、（本題5分）在處理地理空間數(shù)據(jù)時，常用的分析方法和技術(shù)有哪些？解釋空間聚類、緩沖區(qū)分析等概念，并舉例說明應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某餐飲連鎖品牌收集了各門店的菜品銷售數(shù)據(jù)、食材采購成本、員工工作效率等信息。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)進(jìn)行菜品創(chuàng)新和人員管理優(yōu)化。2、（本題5分）某社交電商平臺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)。研究社交因素對銷售的影響，優(yōu)化平臺的社交功能和營銷活動。3、（本題5分）某視頻網(wǎng)站擁有用戶的觀看行為數(shù)據(jù)，如觀看時長、視頻類型、彈幕互動、分享次數(shù)等。分析不同類型視頻的觀看時長與分享次數(shù)的關(guān)系以及彈幕互動的影響。4、（本題5分）某電信運營商擁有用戶的通話記錄、短信數(shù)據(jù)、流量使用情況等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式，推出更合適的套餐。5、（本題5分）某超市收集了不同季節(jié)、節(jié)假日的商品銷售數(shù)據(jù)和顧客消費習(xí)慣。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的庫存管理和促銷活動策劃。四、論述題（本大題共2個小