浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)《社會(huì)調(diào)查理論與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)《社會(huì)調(diào)查理論與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)《社會(huì)調(diào)查理論與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)《社會(huì)調(diào)查理論與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)《社會(huì)調(diào)查理論與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線(xiàn)第1頁(yè),共3頁(yè)浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)

《社會(huì)調(diào)查理論與方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、數(shù)據(jù)分析中的模型選擇需要根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的性質(zhì)來(lái)決定。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的短期波動(dòng),數(shù)據(jù)具有高噪聲和非線(xiàn)性特征。以下哪種模型在處理這種復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)時(shí)更有可能取得較好的預(yù)測(cè)效果?()A.線(xiàn)性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.支持向量回歸模型D.深度學(xué)習(xí)模型2、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要從多個(gè)方面衡量數(shù)據(jù)的優(yōu)劣。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)收集的市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)的質(zhì)量,包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面。以下哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)在綜合評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)更具全面性和客觀性?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量得分B.數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣C.數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告D.以上方法效果相同3、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析(PCA)常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集,其中包含大量相關(guān)的特征,通過(guò)PCA進(jìn)行降維時(shí),以下哪個(gè)說(shuō)法是正確的?()A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線(xiàn)性組合C.降維過(guò)程會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個(gè)環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量,為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動(dòng)化工具和算法,也可以手動(dòng)進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始階段進(jìn)行,一旦完成就不需要再進(jìn)行調(diào)整5、在數(shù)據(jù)分析中,決策樹(shù)是一種常用的分類(lèi)算法。假設(shè)要根據(jù)客戶(hù)的特征預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某種產(chǎn)品,以下關(guān)于決策樹(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.決策樹(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分裂,構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)B.可以通過(guò)剪枝技術(shù)來(lái)防止決策樹(shù)過(guò)擬合,提高模型的泛化能力C.決策樹(shù)的生成過(guò)程完全是自動(dòng)的,不需要人工干預(yù)和調(diào)整D.隨機(jī)森林是基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法,能夠提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性6、在對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶(hù)關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如好友關(guān)系、群組活動(dòng)等,以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識(shí)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7、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面,需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法,哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的?()A.在未獲得授權(quán)的情況下,將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理,確保無(wú)法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù),認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)8、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中,假設(shè)要研究一個(gè)社交平臺(tái)上用戶(hù)之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個(gè)指標(biāo)或概念對(duì)于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的?()A.度中心性,衡量節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性,反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性,體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),只關(guān)注用戶(hù)發(fā)布的內(nèi)容9、在數(shù)據(jù)分析中,空間數(shù)據(jù)分析用于處理與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析不同地區(qū)的犯罪率分布,以下關(guān)于空間數(shù)據(jù)分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用空間自相關(guān)分析來(lái)研究犯罪率在空間上的聚集或分散情況B.地理信息系統(tǒng)(GIS)為空間數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)大的工具和平臺(tái)C.空間數(shù)據(jù)分析只適用于宏觀尺度的研究,如國(guó)家或省份層面,不適用于微觀尺度的分析D.考慮空間權(quán)重矩陣可以更準(zhǔn)確地捕捉空間關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響10、假設(shè)要為一家電商企業(yè)進(jìn)行銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析,以預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的銷(xiāo)售額。數(shù)據(jù)集涵蓋了不同產(chǎn)品類(lèi)別、銷(xiāo)售地區(qū)、銷(xiāo)售時(shí)間等多個(gè)變量。在這種情況下,為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,以下哪個(gè)步驟可能是至關(guān)重要的?()A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.選擇合適的預(yù)測(cè)模型C.對(duì)模型進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)D.以上都是11、假設(shè)要分析一個(gè)游戲的玩家行為數(shù)據(jù),包括游戲時(shí)長(zhǎng)、關(guān)卡完成情況、付費(fèi)行為等,以?xún)?yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。以下哪個(gè)指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠(chéng)度?()A.游戲時(shí)長(zhǎng)B.付費(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是12、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí),過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好,但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差,這可能表明發(fā)生了什么?()A.模型過(guò)于簡(jiǎn)單,無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式B.模型過(guò)于復(fù)雜,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)度擬合C.數(shù)據(jù)中存在噪聲,影響了模型的性能D.測(cè)試集的數(shù)據(jù)質(zhì)量有問(wèn)題13、對(duì)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(gè)人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過(guò)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(shí)別個(gè)人的信息B.加密技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問(wèn)控制,限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施,直接處理數(shù)據(jù)14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評(píng)估一個(gè)新的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果時(shí),比如分析活動(dòng)前后的客戶(hù)流量、購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率和客戶(hù)滿(mǎn)意度等指標(biāo)的變化。由于活動(dòng)期間可能受到其他外部因素的干擾,為了準(zhǔn)確評(píng)估活動(dòng)的貢獻(xiàn),以下哪種方法可能是合適的?()A.建立對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比B.只關(guān)注活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷15、假設(shè)我們要分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶(hù)行為數(shù)據(jù),以下哪種方法可以用于識(shí)別用戶(hù)的訪問(wèn)模式?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類(lèi)算法C.聚類(lèi)分析D.回歸分析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)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷(xiāo)策略是否有效。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.零假設(shè)通常表示沒(méi)有差異或沒(méi)有效果B.通過(guò)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值來(lái)決定是否拒絕零假設(shè)C.p值越小,說(shuō)明拒絕零假設(shè)的證據(jù)越充分D.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果一定能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況,不存在誤差17、在處理文本數(shù)據(jù)時(shí),除了常見(jiàn)的英文文本,還可能涉及到其他語(yǔ)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18、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷,假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的?()A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論19、在數(shù)據(jù)分析的探索性分析階段,假設(shè)面對(duì)一個(gè)包含消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的大型數(shù)據(jù)集,包括購(gòu)買(mǎi)金額、購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)商品類(lèi)別等多個(gè)變量。為了初步了解數(shù)據(jù)的特征、分布和潛在關(guān)系,以下哪種方法可能最為有效?()A.計(jì)算各個(gè)變量的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量B.進(jìn)行相關(guān)性分析,確定變量之間的關(guān)聯(lián)程度C.繪制直方圖和散點(diǎn)圖來(lái)觀察變量的分布和關(guān)系D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單觀察20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí),分類(lèi)算法中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹(shù)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21、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一家公司要對(duì)員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,同時(shí)需要確保數(shù)據(jù)的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護(hù)員工的隱私?()A.匿名化處理數(shù)據(jù)B.只在公司內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中分析數(shù)據(jù)C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護(hù)隱私22、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)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23、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(yíng)銷(xiāo)策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)策略顯著提高了銷(xiāo)售額B.新的營(yíng)銷(xiāo)策略沒(méi)有顯著提高銷(xiāo)售額C.無(wú)法確定新策略對(duì)銷(xiāo)售額的影響D.以上結(jié)論都不正確24、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(lái)自不同部門(mén)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶(hù)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(chēng)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25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿差異,以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用?()A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)闡述回歸分析的基本原理和類(lèi)型,如線(xiàn)性回歸、非線(xiàn)性回歸等,并說(shuō)明如何評(píng)估回歸模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測(cè)能力。2、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的生物信息挖掘,包括基因序列分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等,說(shuō)明其在生命科學(xué)中的應(yīng)用。3、(本題5分)在處理音頻數(shù)據(jù)時(shí),常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些?解釋音頻特征提取、語(yǔ)音識(shí)別等概念,并舉例說(shuō)明應(yīng)用。4、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何評(píng)估模型的泛化能力?請(qǐng)說(shuō)明常見(jiàn)的評(píng)估方法和指標(biāo),并解釋如何通過(guò)交叉驗(yàn)證等技術(shù)來(lái)提高模型的泛化能力。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)收集了司機(jī)的接單習(xí)慣、服務(wù)評(píng)價(jià)、工作時(shí)間等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提高司機(jī)的服務(wù)質(zhì)量和工作效率。2、(本題5分)某旅游預(yù)訂平臺(tái)收集了用戶(hù)的行程變更數(shù)據(jù)、特殊需求、目的地天氣變化等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提供更貼心的應(yīng)急服務(wù)和行程調(diào)整建議。3、(本題5分)某電商企業(yè)收集了不同支付方式的使用數(shù)據(jù)、支付安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、用戶(hù)支付習(xí)慣等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化支付體驗(yàn)和降低支付風(fēng)險(xiǎn)。4、(本題5分)某電商平臺(tái)的美妝類(lèi)目擁有大量銷(xiāo)售數(shù)據(jù),包含品牌、產(chǎn)品類(lèi)別、價(jià)格、銷(xiāo)量、用戶(hù)年齡等。分析不同年齡用戶(hù)對(duì)各品牌和產(chǎn)品類(lèi)別的購(gòu)買(mǎi)偏好及價(jià)格接受度。5、(本題5分)某網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)的無(wú)障礙服務(wù)存有數(shù)據(jù),包括服務(wù)需求、服務(wù)響應(yīng)時(shí)間、用戶(hù)評(píng)價(jià)、司機(jī)培訓(xùn)等。分析服務(wù)需求和司機(jī)培訓(xùn)對(duì)服務(wù)響應(yīng)時(shí)間和用戶(hù)評(píng)價(jià)的作用。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)在線(xiàn)教

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