學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國礦業(yè)大學（北京）

《數據可視化》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、數據分析中的異常檢測用于識別數據中的異常值或異常模式。假設你在分析一家公司的財務數據，以檢測可能的欺詐行為。以下關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，如設定閾值來判斷異常B.利用機器學習算法，如孤立森林，自動識別異常C.結合領域知識和人工判斷來確定異常D.完全依賴數據的直觀觀察來發(fā)現異常2、在數據分析中，若要對數據進行預處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是3、在數據分析中，數據倉庫是存儲和管理數據的重要工具。以下關于數據倉庫的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫可以整合來自不同數據源的數據，為數據分析提供統(tǒng)一的數據視圖B.數據倉庫中的數據通常是經過清洗和轉換的，具有較高的數據質量C.數據倉庫的建設需要投入大量的時間和資源，且維護成本較高D.數據倉庫只適用于大型企業(yè)，對于中小企業(yè)來說沒有必要建設4、在數據分析中，數據可視化的工具和技術有很多，其中Python是一種常用的編程語言。以下關于Python在數據可視化中的作用，錯誤的是？（）A.Python可以使用各種數據可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進行數據可視化B.Python可以進行數據的處理和分析，為數據可視化提供數據支持C.Python的數據可視化功能強大，可以制作各種復雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數據分析師，對于非專業(yè)用戶來說難以掌握5、數據分析中的數據標注對于監(jiān)督學習算法至關重要。假設要對圖像數據進行分類標注，以下關于數據標注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進行標注，不進行質量控制B.不制定標注規(guī)范和標準，導致標注結果不一致C.組織專業(yè)的標注團隊，制定明確的標注規(guī)范和流程，進行質量檢查和審核，確保標注數據的準確性和一致性D.認為數據標注是簡單的任務，不需要投入太多資源和時間6、在進行數據抽樣時，需要根據不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設要對一個大型電商平臺的用戶購買行為數據進行抽樣，以估計總體的平均消費金額，同時希望抽樣結果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣7、在數據分析的生存分析中，假設研究患者接受某種治療后的生存時間。數據可能存在刪失情況，即部分患者的生存時間未被完整觀測到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況？（）A.Kaplan-Meier估計，繪制生存曲線B.Cox比例風險模型，考慮多個因素C.Log-rank檢驗，比較兩組生存曲線D.不進行生存分析，忽略刪失數據8、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9、數據分析中的文本挖掘用于從大量文本數據中提取有價值的信息。假設要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉換為數值向量，以便進行后續(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行預處理，如分詞和去除停用詞10、在進行數據分類任務時，需要評估模型的性能。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標能夠綜合考慮模型的查準率和查全率？（）A.F1值B.準確率C.召回率D.AUC值11、數據挖掘是從大量數據中發(fā)現潛在模式和知識的過程。假設一家電商企業(yè)想要通過數據挖掘來發(fā)現客戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數據挖掘技術可能最為適用？（）A.關聯規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預測分析12、當分析一個在線教育平臺的課程評價數據，以評估教師的教學質量和課程的效果?？紤]到評價的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評價？（）A.計算平均值B.去除極端值后計算平均值C.采用眾數D.以上都是13、在進行數據分析時，數據采樣是一種常見的技術。假設要從一個大規(guī)模的數據集中抽取樣本進行分析，以下關于數據采樣的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機采樣能夠保證每個數據點被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據某些特征將數據集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結果就越接近總體的真實情況，但也會增加計算成本D.數據采樣可以隨意進行，不需要考慮數據的分布和特征14、在進行數據分析時，需要處理數據的不平衡問題。假設要分析信用卡欺詐檢測數據，其中欺詐交易的樣本數量遠遠少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數據不平衡問題時更能提高模型對少數類（欺詐交易）的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數類過采樣技術（SMOTE）D.以上方法結合使用15、數據分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關系，而非僅僅是相關性。假設你想研究廣告投入與產品銷售之間的關系，以下關于因果推斷方法的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.進行隨機對照實驗，控制其他因素來確定因果關系B.基于觀察數據，使用回歸分析來推斷因果關系C.僅僅依靠相關系數來判斷因果關系D.主觀猜測和經驗判斷因果關系二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在進行回歸分析時，如何判斷模型的擬合優(yōu)度？解釋常用的評估指標如R平方值的含義和作用，并說明如何改進擬合不好的模型。2、（本題5分）闡述數據質量評估的指標和方法，說明如何通過數據質量評估來發(fā)現和解決數據中的問題，并舉例說明。3、（本題5分）描述在數據分析中，如何進行數據的分布分析，包括正態(tài)分布、偏態(tài)分布等常見分布的特征和應用。4、（本題5分）闡述數據挖掘中的關聯規(guī)則挖掘中的提升度和置信度的概念和作用，并舉例說明如何根據這兩個指標篩選有價值的關聯規(guī)則。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析在教育大數據中，如何通過聚類分析將學生進行分類，為個性化教育提供支持，實現因材施教。2、（本題5分）在制造業(yè)的供應鏈協(xié)同中，如何利用數據分析促進供應商、制造商和客戶之間的信息共享和協(xié)同決策，提高供應鏈的整體效率。3、（本題5分）金融行業(yè)擁有豐富的交易數據和客戶信息。分析如何運用數據分析技術，像風險評估模型、投資組合優(yōu)化等，識別金融風險、發(fā)現投資機會，提升金融機構的風險管理能力和盈利能力，同時探討在數據質量、模型準確性和監(jiān)管要求方面所面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。4、（本題5分）在房地產行業(yè)，房屋交易數據、市場趨勢數據等不斷更新。探討如何利用數據分析方法，比如房價預測模型、投資回報率分析等，為購房者和投資者提供決策支持，同時研究在數據準確性驗證、政策影響因素和市場波動不確定性方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）電商平臺的用戶評論包含豐富的信息。以某知名電商平臺為例，分析如何運用文本挖掘和情感分析技術從用戶評論中提取有價值的見解，如產品優(yōu)缺點、用戶需求和期望，以及如何將這些信息反饋給產品研發(fā)和客服部門以改進服務。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線教育平臺掌握了不同學科教師的授課數據、學生互動情況、教學資源使用情況等。分析如何依據這些數據提升教學效果和優(yōu)化教學資源