崇左幼儿师范高等专科学校《行业大数据系统开发综合实践》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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崇左幼儿师范高等专科学校《行业大数据系统开发综合实践》
2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、数据分析中的数据质量评估是确保数据可靠性的关键步骤。假设要评估一个新收集的数据集的质量，以下关于数据质量评估指标的描述，正确的是：（ ）
A. 只关注数据的准确性，忽略完整性和一致性
B. 不制定明确的评估指标和标准，主观判断数据质量
C. 综合考虑准确性、完整性、一致性、时效性、可用性等指标，制定量化的评估标准和方法，对数据质量进行全面评估，并提出改进措施
D. 认为数据质量评估是一次性的工作，不需要持续监测和改进

2、数据分析中的数据预处理包括数据标准化和归一化。假设要处理一个包含不同量纲特征的数据集，如身高、体重和年龄，为了使这些特征在后续分析中具有可比性。以下哪种数据标准化或归一化方法更适合？（ ）
A. Z-score 标准化
B. Min-Max 归一化
C. Decimal scaling 标准化
D. 以上方法效果相同

3、在数据分析中，数据分析的方法有很多，其中聚类分析是一种常用的方法。以下关于聚类分析的描述中，错误的是？（ ）
A. 聚类分析可以将数据分为不同的类别，使得同一类中的数据具有相似的特征
B. 聚类分析的结果可以用聚类中心和聚类半径来表示
C. 聚类分析可以用于数据的分类和预测
D. 聚类分析的算法有多种，如 k-means 聚类、层次聚类等

4、假设要分析一个城市的交通流量数据，以优化交通信号灯的设置和道路规划。数据包括不同时间段、不同路段的车流量、车速等信息。为了找到交通拥堵的规律和原因，以下哪个分析角度可能是关键的？（ ）
A. 时空分析
B. 基于车型的分类分析
C. 只关注高峰时段的分析
D. 随机抽样分析

5、在数据分析中，数据可视化的方法有很多，其中柱状图是一种常用的图表类型。以下关于柱状图的描述中，错误的是？（ ）
A. 柱状图可以用来比较不同类别之间的数据大小
B. 柱状图可以显示数据的分布情况和趋势
C. 柱状图的柱子宽度应该根据数据的数量进行调整
D. 柱状图的柱子颜色可以根据需要进行选择和设置

6、数据分析中的随机森林是一种集成学习算法。假设我们使用随机森林进行分类任务，以下哪个因素会影响随机森林的性能？（ ）
A. 决策树的数量
B. 特征的随机选择
C. 样本的随机抽样
D. 以上都是

7、在进行数据分析时，如果需要对数据进行标准化处理以消除量纲的影响，以下哪种方法在 Python 中常用？（ ）
A. StandardScaler 类
B. MinMaxScaler 类
C. Normalizer 类
D. 以上都是

8、在对一家公司的人力资源数据进行分析，例如员工的绩效评估、工作年限、培训经历等，以找出影响员工绩效的因素，并为人力资源决策提供支持。以下哪种分析方法可能有助于发现潜在的模式和关系？（ ）
A. 主成分分析 B. 关联规则挖掘 C. 文本挖掘 D. 以上都是

9、在数据分析中，数据仓库的建设需要考虑多个因素，其中数据模型是一个重要的因素。以下关于数据模型的描述中，错误的是？（ ）
A. 数据模型是对数据的组织和存储方式的抽象描述
B. 数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次
C. 数据模型的设计应该考虑数据的完整性、一致性和可扩展性
D. 数据模型的选择只取决于数据的类型和规模，与数据分析的需求无关

10、在处理数据时，如果需要对数据进行归一化，使其值在 0 到 1 之间，以下哪个公式可以实现？（ ）
A. x - min(x) / (max(x) - min(x))
B. (x - μ) / σ
C. x / sum(x)
D. 以上都不是

11、在数据分析中，模型的可解释性对于理解模型的决策过程和结果非常重要。假设建立了一个用于信用评估的模型，需要向决策者解释模型是如何做出信用评分的。以下哪种模型在提供可解释性方面更具优势？（ ）
A. 决策树模型
B. 神经网络模型
C. 随机森林模型
D. 以上模型可解释性相同

12、数据分析中的异常值检测对于识别数据中的异常情况非常重要。假设在一个生产过程的质量控制数据集中发现了异常值，以下哪种方法可能有助于确定这些异常值是由随机误差还是系统故障引起的？（ ）
A. 比较异常值与历史数据的模式
B. 查看生产过程中的其他相关参数
C. 咨询生产线上的工作人员
D. 以上方法都可能有帮助

13、数据分析中的特征工程用于创建和选择对模型有用的特征。假设我们要对一组图像数据进行分析。以下关于特征工程的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以通过提取图像的颜色、形状、纹理等特征来表示图像
B. 特征选择可以去除冗余和无关的特征，提高模型的效率和性能
C. 特征工程只适用于结构化数据，对图像、音频等非结构化数据不适用
D. 可以使用特征缩放、编码等方法对特征进行预处理

14、在数据分析中，若要对数据进行标准化处理，以下哪种方法较为常见？（ ）
A. Z-score 标准化
B. Min-Max 标准化
C. 小数定标标准化
D. 以上都是

15、在进行数据挖掘任务时，关联规则挖掘可以发现数据中的频繁项集。假设在一个超市购物数据集中，发现面包、牛奶和鸡蛋经常一起被购买。如果要进一步提高关联规则的实用性，以下哪个步骤可能是必要的？（ ）
A. 增加更多商品种类到分析中
B. 考虑商品的促销活动对购买行为的影响
C. 分析不同时间段的购买模式差异
D. 以上步骤都可能有帮助

16、当处理高维度的数据时，以下哪种方法可以用于降低数据的维度，同时保留重要的信息？（ ）
A. 主成分分析 B. 因子分析 C. 线性判别分析 D. 以上都是

17、在数据分析中，异常值检测对于发现数据中的异常情况非常重要。假设要检测一个生产线上产品质量数据中的异常值，这些数据受到多种因素的影响。以下哪种异常值检测方法在这种工业生产数据中更能准确地发现异常？（ ）
A. 基于统计的方法
B. 基于距离的方法
C. 基于密度的方法
D. 基于聚类的方法

18、在进行数据分析时，若要研究两个变量之间的线性关系，通常会使用哪种统计方法？（ ）
A. 方差分析 B. 回归分析 C. 因子分析 D. 聚类分析

19、数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。假设一家电商企业想要通过数据挖掘来发现客户的购买行为模式，以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘技术可能最为适用？（ ）
A. 关联规则挖掘
B. 分类算法
C. 聚类分析
D. 预测分析

20、在数据分析中，模型的过拟合和欠拟合是常见的问题。假设要训练一个预测房价的模型，以下关于防止过拟合和欠拟合的方法描述，正确的是：（ ）
A. 不进行数据划分和交叉验证，直接在整个数据集上训练模型
B. 增加模型的复杂度，不考虑数据的特点和规律
C. 采用正则化技术、增加数据量、进行特征选择、使用合适的模型架构和超参数调整等方法，平衡模型的复杂度和拟合能力，避免过拟合和欠拟合
D. 认为模型的性能只取决于数据，不关注模型的调整和优化

21、对于一个包含大量数值型数据的数据集，在进行数据分析之前，需要判断数据是否符合正态分布。以下哪种方法常用于检验数据的正态性？（ ）
A. Q-Q 图 B. 卡方检验 C. t 检验 D. F 检验

22、假设要分析社交媒体上的舆论趋势，以下关于舆论分析方法的描述，正确的是：（ ）
A. 只统计帖子的数量就能了解舆论的走向
B. 对帖子的内容进行情感分析和主题提取，综合判断舆论趋势
C. 忽略社交媒体平台的特点和用户行为，直接进行分析
D. 舆论分析不需要考虑时间因素，只关注当前的热门话题

23、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能有效描述数据特征。假设要分析一组学生考试成绩的集中趋势和离散程度，以下关于统计指标选择的描述，正确的是：（ ）
A. 仅使用平均数来描述成绩的集中趋势，忽略中位数和众数
B. 用方差衡量离散程度，但不考虑标准差
C. 同时采用平均数、中位数和众数来描述集中趋势，并结合标准差和方差衡量离散程度
D. 随意选择一个统计指标，不考虑其适用场景和数据特点

24、在数据分析中，数据分析的方法有很多，其中关联规则挖掘是一种常用的方法。以下关于关联规则挖掘的描述中，错误的是？（ ）
A. 关联规则挖掘可以用来发现数据中不同变量之间的关联关系
B. 关联规则挖掘的结果可以用支持度和置信度来衡量
C. 关联规则挖掘只适用于数值型数据，对于分类型数据无法处理
D. 关联规则挖掘可以帮助企业进行商品推荐和营销策略制定

25、对于数据分析中的分类问题，假设要预测一个邮件是否为垃圾邮件，基于邮件的内容、发件人、主题等特征。以下哪种分类算法在处理这种文本分类任务时可能效果较好？（ ）
A. 决策树，通过一系列规则进行分类
B. 支持向量机，寻找最优分类超平面
C. 朴素贝叶斯，基于概率进行分类
D. 不进行分类，将所有邮件视为正常邮件

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）解释数据仓库中的索引优化策略，说明如何选择合适的索引来提高数据查询性能，并举例说明。

2、（本题5分）阐述数据分析师在处理大规模数据时应注意的问题，包括内存管理、计算效率等，并介绍一些优化技巧。

3、（本题5分）简述 K-Means 聚类算法的优缺点，说明如何选择初始聚类中心以提高算法的性能，并举例说明其应用。

4、（本题5分）解释数据分析中的因果推断的概念和方法，说明其与相关性分析的区别，并举例说明在实际问题中的应用。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）某社交电商平台收集了用户的分享行为、团购参与度、好友关系等。思考如何通过这些数据提升用户的社交互动和购买转化率。

2、（本题5分）某在线医疗平台的慢性病管理数据包含患者信息、疾病类型、治疗周期、复诊情况等。分析不同慢性病类型的治疗周期和复诊规律。

3、（本题5分）某房地产公司积累了楼盘销售数据、客户需求、市场趋势等信息。预测房地产市场走向，为楼盘开发和销售策略提供决策支持。

4、（本题5分）某在线鲜花配送平台积累了配送数据、鲜花保鲜情况、客户投诉等。改进配送服务和鲜花保鲜措施，提升客户体验。

5、（本题5分）一家快递公司的国际业务记录了包裹的运输数据，包括出发国家、目的国家、货物重量、运输方式、清关时间等。研究不同国家之间的运输方式选择和清关时间差异。

四、论述题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）探讨在社交媒体的用户隐私保护策略制定中，如何运用数据分析平衡用户体验和隐私保护的需求。

2、（本题10分）教育领域逐渐重视数据分析在教学改进和学生评估中的应用。论述如何通过对学生学习数据的分析来制定个性化的学习计划、评估教学效果，以及如何利用数据分析预测学生的学业表现和发现潜在的学习问题。

3、（本题10分）社交媒体营销活动中，如何通过数据分析来评估活动效果、优化投放策略和提升品牌影响力？请详细分析活动数据的关键指标、分析方法和基于数据的决策调整。

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