青岛恒星科技学院《Spss数据统计分析与实践》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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青岛恒星科技学院《Spss数据统计分析与实践》
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

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、数据预处理中的特征工程用于创建有意义的特征。假设要为一个机器学习模型准备输入特征以下关于特征工程的描述，正确的是：（ ）
A. 直接使用原始数据的所有特征，不进行任何处理和转换
B. 随意创建新的特征，不考虑其合理性和有效性
C. 基于对数据的理解和业务知识，进行特征选择、提取、构建和变换，以提高模型的性能和可解释性
D. 认为特征工程对模型性能影响不大，不重视这一环节

2、在数据分析中，需要对缺失值进行处理，例如在一个包含客户信息的数据集里，部分客户的年龄数据缺失。以下哪种处理缺失值的方法可能是合适的？（ ）
A. 直接删除包含缺失值的记录
B. 用平均值或中位数填充
C. 根据其他相关变量进行推测填充
D. 以上都是

3、在数据分析的探索性数据分析（EDA）中，以下不属于常用方法的是（ ）
A. 绘制箱线图
B. 进行假设检验
C. 计算数据的描述性统计量
D. 观察数据的分布

4、假设要分析两个变量之间的因果关系，以下关于因果分析方法的描述，正确的是：（ ）
A. 相关性强就意味着存在因果关系
B. 格兰杰因果检验可以确定变量之间的单向或双向因果关系
C. 观察两个变量的变化趋势就能判断因果关系
D. 不需要考虑其他潜在因素的影响，直接得出因果结论

5、当分析两个变量之间的关系时，如果散点图呈现出非线性的趋势，以下哪种方法可以更好地拟合这种关系？（ ）
A. 线性回归 B. 多项式回归 C 逻辑回归 D. 岭回归

6、当分析一组数据的离散程度时，以下哪个指标不仅考虑了数据的偏离程度，还考虑了数据的分布形态？（ ）
A. 方差
B. 标准差
C. 平均差
D. 变异系数

7、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

8、在进行数据分析时，需要选择合适的评估指标来衡量模型的性能。假设要评估一个分类模型的效果，以下关于评估指标的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确
B. 召回率衡量了正类样本被正确预测的比例，适用于关注正类样本的情况
C. F1 值综合了准确率和召回率，是一个较为平衡的评估指标，但计算较为复杂
D. 评估指标的选择只取决于数据的特点，与模型的类型和应用场景无关

9、数据分析中常用的软件有很多，其中 Excel 是一种广泛使用的工具。以下关于 Excel 在数据分析中的作用，错误的是？（ ）
A. Excel 可以进行数据的输入、编辑和存储
B. Excel 可以进行简单的数据分析，如计算均值、标准差等
C. Excel 可以制作各种类型的图表，进行数据可视化
D. Excel 可以处理大规模的数据集，适用于复杂的数据分析任务

10、在数据分析中，决策树是一种常用的分类算法。假设要根据客户的特征预测他们是否会购买某种产品，以下关于决策树的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 决策树通过对数据进行逐步分裂，构建树状结构来进行分类预测
B. 可以通过剪枝技术来防止决策树过拟合，提高模型的泛化能力
C. 决策树的生成过程完全是自动的，不需要人工干预和调整
D. 随机森林是基于决策树的集成学习算法，能够提高预测的准确性和稳定性

11、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的考试成绩，需要进行严格的假设检验。以下哪种假设检验方法在这种教育评估场景中最为适用？（ ）
A. t 检验
B. z 检验
C. F 检验
D. 卡方检验

12、在处理大数据时，分布式计算框架发挥了重要作用。以下关于分布式计算框架的描述，正确的是：（ ）
A. Hadoop 仅适用于数据存储，不支持数据处理
B. Spark 相比 Hadoop，在迭代计算方面性能更优
C. 分布式计算框架可以解决数据的一致性问题，但无法提高计算效率
D. 分布式计算框架中的节点之间不需要进行通信和协调

13、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据合并在一起。假设要将来自不同数据库的客户信息和交易数据集成，以下哪个问题可能是最具挑战性的？（ ）
A. 数据格式不一致
B. 数据字段的命名差异
C. 数据的重复和冲突
D. 以上问题都很具有挑战性

14、关于数据分析中的数据仓库设计，假设要构建一个企业级的数据仓库来支持决策制定。以下哪个设计原则可能对于数据的存储、管理和查询性能至关重要？（ ）
A. 规范化设计，减少数据冗余
B. 维度建模，便于分析和查询
C. 分布式存储，提高可扩展性
D. 不设计数据仓库，直接使用原始业务数据库

15、对于一组具有明显层次结构的数据，以下哪种数据分析方法较为合适？（ ）
A. 层次聚类 B. K-Means 聚类 C. 密度聚类 D. 均值漂移聚类

16、数据分析中的数据标注对于监督学习算法至关重要。假设要对图像数据进行分类标注，以下关于数据标注方法的描述，正确的是：（ ）
A. 让非专业人员进行标注，不进行质量控制
B. 不制定标注规范和标准，导致标注结果不一致
C. 组织专业的标注团队，制定明确的标注规范和流程，进行质量检查和审核，确保标注数据的准确性和一致性
D. 认为数据标注是简单的任务，不需要投入太多资源和时间

17、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（ ）
A. 特征选择 B. 样本数量 C. 数据的缺失值 D. 计算资源的大小

18、数据分析中的文本分析是一个重要领域。假设你要对大量的客户评论进行情感分析，判断是正面、负面还是中性。以下关于文本分析方法的选择，哪一项是最重要的？（ ）
A. 使用词袋模型，基于词频统计进行分析
B. 运用深度学习模型，如卷积神经网络，自动提取特征
C. 借助词典和规则，根据预定义的情感词和句式判断
D. 随机抽取部分评论进行人工分析，以此类推整体

19、假设我们要预测未来一段时间内的股票价格，以下哪种数据分析方法可能不太适用？（ ）
A. 时间序列分析 B. 线性回归 C. 聚类分析 D. 神经网络

20、对于数据分析中的数据融合，假设要整合来自多个数据源的数据，这些数据源的数据格式、字段和含义可能不同。以下哪种数据融合方法可能更有助于实现数据的一致性和可用性？（ ）
A. 基于规则的融合，制定明确的融合规则
B. 基于模型的融合，利用机器学习算法
C. 手动整合数据，逐个处理
D. 不进行数据融合，分别分析各个数据源的数据

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（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。

2、（本题5分）阐述数据分析中的特征选择中的Wrapper方法和Filter方法的区别和适用场景，并举例说明在实际项目中的应用。

3、（本题5分）在处理工业大数据时，常用的数据分析方法和技术有哪些？解释设备故障预测、质量控制等概念，并举例说明应用。

4、（本题5分）解释什么是联邦迁移学习，说明其在跨机构数据合作和模型迁移中的应用和优势，并举例分析。

5、（本题5分）解释什么是神经架构搜索（NAS），说明其在自动寻找最优模型架构中的应用和原理，并举例分析。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）一家眼镜连锁企业掌握了各门店销售数据、顾客视力情况、镜框款式偏好等。提供更精准的配镜服务和个性化的产品推荐。

2、（本题5分）某在线医疗咨询平台收集了患者咨询数据、医生回复质量、疾病类型等。优化平台服务流程，提高医疗咨询的效果和满意度。

3、（本题5分）某智能家居公司掌握了产品销售数据、用户使用习惯、售后反馈等。改进产品功能和服务，满足用户对智能家居的需求。

4、（本题5分）某在线摄影服务平台积累了用户需求数据、摄影师作品风格、订单完成情况等。提高摄影师与用户的匹配度，提升服务质量。

5、（本题5分）某在线健身平台掌握了用户的运动项目选择、训练计划完成情况、饮食记录等。思考如何通过这些数据为用户提供更科学的健身方案和营养建议。

四、论述题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）探讨在社交媒体的内容创作优化中，如何运用数据分析了解用户需求和内容流行趋势，提高内容的吸引力和传播力。

2、（本题10分）在农业保险领域，农作物受灾数据、保险理赔数据等日益重要。探讨如何利用数据分析方法，比如灾害风险评估、保险费率制定等，优化农业保险业务，同时研究在数据采集困难、灾害预测准确性和政策补贴影响方面所面临的困难及解决途径。

3、（本题10分）旅游业积累了大量的游客出行数据和消费数据。论述如何通过数据分析技术，像旅游目的地推荐模型、游客满意度分析等，精准定位旅游市场需求、优化旅游产品设计，促进旅游业的发展，同时思考数据季节性波动和地区差异性对分析结果的影响及应对措施。

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