站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)四川文軒職業(yè)學(xué)院《數(shù)值計(jì)算方法》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的作用，不正確的是（）A.可以幫助企業(yè)了解客戶的行為和偏好，進(jìn)行精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和目標(biāo)客戶篩選B.通過(guò)分析銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求，優(yōu)化庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈C.數(shù)據(jù)分析只能用于評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果，無(wú)法在活動(dòng)策劃階段提供有價(jià)值的建議D.基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，企業(yè)可以制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度2、在數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，用于衡量規(guī)則的普遍性B.置信度表示在包含前提條件的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)論的概率，用于衡量規(guī)則的可靠性C.通常情況下，支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只關(guān)注支持度或置信度其中一個(gè)指標(biāo)就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則，另一個(gè)指標(biāo)可以忽略3、對(duì)于一個(gè)具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行預(yù)測(cè)，以下哪種模型可能會(huì)考慮時(shí)間的滯后效應(yīng)？（）A.自回歸移動(dòng)平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機(jī)森林回歸模型D.以上都可能4、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計(jì)是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小D.描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況5、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)要檢測(cè)一個(gè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)中的異常值，這些數(shù)據(jù)受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測(cè)方法在這種工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中更能準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法6、假設(shè)要分析不同產(chǎn)品類別的市場(chǎng)份額及其變化趨勢(shì)，以下關(guān)于市場(chǎng)份額分析的描述，正確的是：（）A.只計(jì)算當(dāng)前的市場(chǎng)份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場(chǎng)份額的變化趨勢(shì)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的差值計(jì)算得出C.考慮競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)對(duì)市場(chǎng)份額的影響，進(jìn)行綜合分析D.市場(chǎng)份額分析只適用于成熟的市場(chǎng)，對(duì)于新興市場(chǎng)沒(méi)有意義7、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度，還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)？（）A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.聚類分析可以將數(shù)據(jù)分為不同的類別，使得同一類中的數(shù)據(jù)具有相似的特征B.聚類分析的結(jié)果可以用聚類中心和聚類半徑來(lái)表示C.聚類分析可以用于數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測(cè)D.聚類分析的算法有多種，如k-means聚類、層次聚類等9、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理，假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在極端值，這些極端值可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對(duì)極端值進(jìn)行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數(shù)據(jù)10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的描述中，錯(cuò)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(wèn)題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等后果C.提高數(shù)據(jù)安全可以通過(guò)加密、備份和訪問(wèn)控制等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)安全只與數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的過(guò)程無(wú)關(guān)11、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售情況，同時(shí)考慮地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對(duì)應(yīng)分析12、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，模型評(píng)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(gè)客戶流失預(yù)測(cè)模型，以下關(guān)于評(píng)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(cè)的比例B.召回率，即正確預(yù)測(cè)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(cè)值與實(shí)際值的差異13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理常常是必要的。假設(shè)我們有一組特征數(shù)據(jù)，取值范圍差異較大，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是14、對(duì)于一個(gè)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(jiàn)？（）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15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，以下哪個(gè)軟件或庫(kù)提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫(kù)D.以上都是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(yíng)銷策略顯著提高了銷售額B.新的營(yíng)銷策略沒(méi)有顯著提高銷售額C.無(wú)法確定新策略對(duì)銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確17、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要預(yù)測(cè)未來(lái)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值，以下哪種模型較為適用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)驗(yàn)時(shí)，交叉驗(yàn)證是常用的評(píng)估模型穩(wěn)定性的方法。假設(shè)你在比較不同的分類算法，以下關(guān)于交叉驗(yàn)證策略的選擇，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證B.使用K折交叉驗(yàn)證，平均多個(gè)結(jié)果以獲得更可靠的評(píng)估C.采用留一法交叉驗(yàn)證，確保每個(gè)樣本都被用于驗(yàn)證D.不進(jìn)行交叉驗(yàn)證，只進(jìn)行一次訓(xùn)練和驗(yàn)證19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，需要了解數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)城市的房?jī)r(jià)與地理位置、房屋面積等因素的關(guān)系，以下關(guān)于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡(jiǎn)單的圖表，不進(jìn)行深入的統(tǒng)計(jì)分析B.不考慮變量之間的相關(guān)性，孤立地分析每個(gè)因素C.綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化、相關(guān)性分析、分組統(tǒng)計(jì)等方法，揭示數(shù)據(jù)的潛在模式和關(guān)系，提出假設(shè)和研究方向D.忽略數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，認(rèn)為它們不影響分析結(jié)果20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的可解釋性對(duì)于決策支持很重要。假設(shè)要向管理層解釋一個(gè)預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)的模型結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述，正確的是：（）A.使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語(yǔ)，讓管理層難以理解B.不提供任何解釋，讓管理層自行判斷C.采用簡(jiǎn)單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語(yǔ)言，解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù)，幫助管理層做出明智的決策D.認(rèn)為數(shù)據(jù)可解釋性不重要，只要模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確就行21、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，需要對(duì)兩個(gè)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合，例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù)，另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致，以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合？（）A.手動(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都是22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在重復(fù)記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復(fù)記錄？（）A.手動(dòng)篩選B.使用數(shù)據(jù)庫(kù)的去重功能C.隨機(jī)刪除一部分重復(fù)記錄D.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行合并23、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架如Hadoop被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億行的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪個(gè)Hadoop組件可能主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的算法和模型需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，其中一個(gè)類別占比極少，以下哪種方法可以處理這種不平衡問(wèn)題？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是25、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語(yǔ)言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專業(yè)用戶來(lái)說(shuō)難以掌握二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如何選擇合適的模型？請(qǐng)考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)、預(yù)測(cè)目標(biāo)等因素，并舉例說(shuō)明不同模型的適用情況。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何處理缺失值，包括常見(jiàn)的處理方法及其優(yōu)缺點(diǎn)，以及在實(shí)際應(yīng)用中選擇處理方法的考慮因素。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析（EDA）？請(qǐng)說(shuō)明EDA的主要步驟和方法，以及它對(duì)后續(xù)分析的作用。4、（本題5分）在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷模型的擬合優(yōu)度？解釋常用的評(píng)估指標(biāo)如R平方值的含義和作用，并說(shuō)明如何改進(jìn)擬合不好的模型。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某金融科技平臺(tái)收集了用戶的投資行為、風(fēng)險(xiǎn)偏好、資產(chǎn)配置等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提供個(gè)性化的投資建議和財(cái)富管理服務(wù)。2、（本題5分）一家手機(jī)應(yīng)用商店的游戲類應(yīng)用記錄了數(shù)據(jù)，包括游戲類型、下載量、內(nèi)購(gòu)項(xiàng)目、用戶留存率等。探討游戲類型與下載量和用戶留存率的關(guān)系。3、（本題5分）某在線教育平臺(tái)收集了不同學(xué)習(xí)階段學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)掌握情況、學(xué)習(xí)進(jìn)度差異、學(xué)習(xí)習(xí)慣等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分層教學(xué)和個(gè)性化輔導(dǎo)。4、（本題5分）某在線旅游預(yù)訂平臺(tái)積累了用戶的預(yù)訂行為、目的地偏好、出行時(shí)間等數(shù)據(jù)。分析旅游市場(chǎng)的季節(jié)性需求，推出針對(duì)性的促銷活動(dòng)。5、（本題5分）一家珠寶品牌的節(jié)日限定首飾收集了數(shù)據(jù)，包括設(shè)計(jì)主題、材質(zhì)、價(jià)格、銷售時(shí)間、銷售數(shù)量等。研究設(shè)計(jì)主題和銷售時(shí)間對(duì)節(jié)日限定首飾銷售數(shù)量和價(jià)格的影響。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在能源管理領(lǐng)域，企業(yè)的能源消耗數(shù)據(jù)、節(jié)能措施效果數(shù)據(jù)等逐漸完善。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源效率評(píng)估、節(jié)能潛力挖掘等