學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁喀什理工職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(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25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設(shè)要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關(guān)于文本挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進(jìn)行預(yù)處理，如分詞和去除停用詞2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個因素不會影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小3、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪種技術(shù)可能會被用到？（）A.深度學(xué)習(xí)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析4、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(fèi)行為等，以優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)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(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是5、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性等方面B.數(shù)據(jù)安全問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等嚴(yán)重后果C.采取加密、備份和訪問控制等措施可以提高數(shù)據(jù)的安全性D.數(shù)據(jù)安全只需要在數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中關(guān)注，在數(shù)據(jù)分析過程中無需考慮6、在數(shù)據(jù)分析中，若要評估一個預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，以下哪個指標(biāo)是常用的？（）A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.和弦圖D.以上都是8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點(diǎn)圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹形圖9、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，除了預(yù)測未來值，還可以進(jìn)行季節(jié)性分析。假設(shè)我們有一個銷售數(shù)據(jù)的時間序列，顯示出明顯的季節(jié)性特征，以下哪種方法可以用于提取和分析季節(jié)性成分？（）A.季節(jié)指數(shù)法B.移動平均季節(jié)分解法C.加法模型D.以上都是10、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過對數(shù)據(jù)的遞歸劃分來構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響12、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.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確13、對于一個包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)14、在進(jìn)行時間序列分析時，如果數(shù)據(jù)存在明顯的長期趨勢和季節(jié)性變動，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是15、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他變量推測缺失值D.以上方法均可16、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是17、對于一個具有多個特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間？（）A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是18、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會購買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格，以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對營銷策略沒有實(shí)際意義20、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個預(yù)測模型部署為在線服務(wù)，以下哪個方面可能是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.模型的性能和響應(yīng)時間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)C.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點(diǎn)關(guān)注21、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，模型評估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個客戶流失預(yù)測模型，以下關(guān)于評估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測的比例B.召回率，即正確預(yù)測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測值與實(shí)際值的差異22、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個數(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)、庫存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問題時更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動編寫代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成23、對于一個包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種預(yù)處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.以上都是24、在數(shù)據(jù)分析中，對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集，需要確定哪些變量對目標(biāo)變量的影響最大。假設(shè)變量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能有助于進(jìn)行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機(jī)森林C.支持向量機(jī)D.以上都是25、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷方法的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.進(jìn)行隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)，控制其他因素來確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù)，使用回歸分析來推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來判斷因果關(guān)系D.主觀猜測和經(jīng)驗(yàn)判斷因果關(guān)系二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。請?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)和常用方法，并舉例說明其在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)？請說明離群點(diǎn)的檢測方法和處理策略，并舉例說明在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)中的長尾分布？闡述應(yīng)對長尾分布的方法和策略，并舉例說明。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法，如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等，并說明如何根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題選擇合適的模型和調(diào)優(yōu)策略。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家物流公司的冷鏈運(yùn)輸業(yè)務(wù)記錄了運(yùn)輸數(shù)據(jù)，包括貨物種類、運(yùn)輸距離、溫度要求、運(yùn)輸成本等。研究不同貨物種類在不同運(yùn)輸距離下的溫度要求和成本差異。2、（本題5分）某金融公司擁有客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況等數(shù)據(jù)。分析客戶的信用風(fēng)險，構(gòu)建信用評估模型，以降低貸款違約率。3、（本題5分）某電商直播平臺記錄了不同類型直播的觀眾參與度、銷售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化直播內(nèi)容和形式。4、（本題5分）某民宿預(yù)訂平臺擁有房源數(shù)據(jù)、用戶預(yù)訂行為、評價數(shù)據(jù)等。提升民宿的服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)，增加平臺競爭力。5、（本題5分）某物流配送公司保存了不同區(qū)域的配送時效數(shù)據(jù)、客戶滿意度調(diào)查、配送員工作表現(xiàn)等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提升配送服務(wù)質(zhì)量和員工績效管理。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在影視制作領(lǐng)域，影片的拍攝成本數(shù)據(jù)、票房數(shù)據(jù)和觀眾反饋數(shù)據(jù)等逐漸豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如影片投資風(fēng)險評