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頁山西水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對一個新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說法中，錯誤的是？（）A.Tableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)可視化，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無關(guān)3、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4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個預(yù)測房價的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡化模型5、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)我們在分析文本數(shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是6、對于數(shù)據(jù)分析中的分類問題，假設(shè)要預(yù)測一個郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務(wù)時可能效果較好？（）A.決策樹，通過一系列規(guī)則進(jìn)行分類B.支持向量機(jī)，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進(jìn)行分類D.不進(jìn)行分類，將所有郵件視為正常郵件7、在數(shù)據(jù)分析的聚類分析中，假設(shè)要將一組客戶根據(jù)其消費(fèi)行為和偏好進(jìn)行分組?？蛻魯?shù)據(jù)包括購買歷史、瀏覽記錄和評價等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類結(jié)果，以下哪種聚類算法可能表現(xiàn)更優(yōu)？（）A.K-Means聚類，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類，基于數(shù)據(jù)的密度分布D.隨機(jī)將客戶分配到不同的組8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的措施有很多，其中訪問控制是一種重要的措施。以下關(guān)于訪問控制的描述中，錯誤的是？（）A.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限B.訪問控制可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.訪問控制可以分為身份認(rèn)證和授權(quán)兩個環(huán)節(jié)D.訪問控制只適用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理，對于外部數(shù)據(jù)無法進(jìn)行控制9、在處理文本數(shù)據(jù)時，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10、假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)的波動性，以下關(guān)于波動性分析方法的描述，正確的是：（）A.計算簡單移動平均就能準(zhǔn)確衡量股票價格的波動性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明股票價格的波動性越小C.歷史波動率對預(yù)測未來股票價格的波動沒有參考價值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價格波動的聚類性和異方差性11、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進(jìn)行估計和假設(shè)檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計分析12、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(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、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)要檢驗一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績，需要進(jìn)行嚴(yán)格的假設(shè)檢驗。以下哪種假設(shè)檢驗方法在這種教育評估場景中最為適用？（）A.t檢驗B.z檢驗C.F檢驗D.卡方檢驗14、在數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)模型中，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)B.CNN通過卷積層和池化層自動提取特征C.CNN的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理15、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于含有大量缺失值的數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法不一定合適？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值C.通過建立模型來預(yù)測缺失值D.對缺失值不做任何處理16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)有很多種，其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中，錯誤的是？（）A.星型架構(gòu)由事實表和維度表組成B.事實表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù)，維度表中包含了對事實表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計和維護(hù)比較復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)和知識17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標(biāo)能夠更好地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.計算均值可以準(zhǔn)確反映學(xué)生成績的平均水平，不受極端值影響B(tài).中位數(shù)能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績的一般水平C.眾數(shù)適用于描述成績的集中趨勢，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻時D.方差越大，說明學(xué)生成績越穩(wěn)定，教學(xué)質(zhì)量越高18、在數(shù)據(jù)分析的過程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時，只需要考慮模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，而不需要考慮模型的復(fù)雜度和計算資源需求19、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題也需要引起關(guān)注。假設(shè)要使用個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經(jīng)用戶授權(quán)，擅自使用個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.不明確告知用戶數(shù)據(jù)的使用目的和方式，侵犯用戶知情權(quán)C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則，在獲得用戶明確授權(quán)的前提下，合理使用個人數(shù)據(jù)，并采取措施保護(hù)用戶隱私和權(quán)益D.認(rèn)為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題不重要，只要能得到有價值的結(jié)果就行20、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述，錯誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對準(zhǔn)確的21、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，同時結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗證22、對于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問題，假設(shè)要在一定的約束條件下最大化或最小化某個目標(biāo)函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標(biāo)和約束B.遺傳算法，通過模擬進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進(jìn)行優(yōu)化，隨機(jī)選擇解決方案23、對于一個聚類問題，如果事先不知道聚類的類別數(shù)，以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數(shù)？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.Calinski-Harabasz指數(shù)D.以上都是24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數(shù)據(jù)三個方面入手B.硬件方面可以通過升級服務(wù)器、增加內(nèi)存和存儲等方式提高性能C.軟件方面可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)庫設(shè)計、調(diào)整查詢語句和使用索引等方式提高性能D.數(shù)據(jù)方面可以通過增加數(shù)據(jù)量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來提高性能25、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測未來一段時間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠為智能導(dǎo)航系統(tǒng)提供實時的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用有限，無法應(yīng)對突發(fā)的交通事件和特殊情況二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫中的事實表和維度表的設(shè)計原則和關(guān)系，說明如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，并舉例說明。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計有效的數(shù)據(jù)故事？請說明數(shù)據(jù)故事的結(jié)構(gòu)和元素，并舉例說明在數(shù)據(jù)報告中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋什么是模型壓縮技術(shù)，說明其在減少模型計算量和存儲需求方面的應(yīng)用和方法，并舉例分析。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的概率圖模型，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念和應(yīng)用場景，并舉例說明在風(fēng)險評估中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某連鎖酒店擁有各分店的入住率、客人評價、價格策略等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化酒店的定價和市場推廣策略。2、（本題5分）某在線課程平臺收集了學(xué)生的課程完成率、作業(yè)提交情況、教師評價等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評估課程質(zhì)量和教師教學(xué)效果。3、（本題5分）一家美妝店收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、顧客膚質(zhì)信息、熱門品牌等。為顧客提供個性化的美妝方案和產(chǎn)品推薦。4、（本題5分）一家在線教育機(jī)構(gòu)積累了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時長、考試成績等數(shù)據(jù)。探討學(xué)生的學(xué)習(xí)行為與成績之間的關(guān)系，為優(yōu)化課程設(shè)計和教學(xué)方法提供支持。5、（本題5分）一家珠寶品牌的定制首飾業(yè)務(wù)收集了數(shù)據(jù)，包括客戶需求、設(shè)計方案、制作成本、銷售價格等。研究客戶需求與設(shè)計方案和制作成本的關(guān)聯(lián)。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）社交媒體平臺如何通過數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)熱門話題、引導(dǎo)輿論和增強(qiáng)用戶粘性？請詳細(xì)闡述數(shù)據(jù)的