天津医科大学《智能信息系统设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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天津医科大学《智能信息系统设计》
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15个小题，每小题1分，共15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、在对一家制造业企业的生产数据进行分析，例如原材料采购、生产流程、产品质量等，以优化生产过程和降低成本。以下哪种数据分析工具可能最适合处理大规模的工业数据？（ ）
A. Excel B. Python C. SPSS D. SQL

2、在进行数据分析时，如果数据分布呈现右偏态，以下哪种统计量更能代表数据的集中趋势？（ ）
A. 均值 B. 中位数 C. 众数 D. 标准差

3、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们要使用决策树算法进行分类任务。以下关于决策树的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 决策树通过对数据的递归划分来构建分类规则
B. 可以使用信息增益或基尼指数来选择最优的划分属性
C. 决策树容易受到噪声数据的影响，导致过拟合
D. 决策树的深度越深，分类效果就一定越好

4、数据分析中的数据降维技术常用于减少数据的维度。假设要处理一个高维的基因表达数据集，以降低计算复杂度同时保留重要信息。以下哪种数据降维方法在处理这种生物医学数据时更能有效地实现降维目标？（ ）
A. 主成分分析（PCA）
B. 线性判别分析（LDA）
C. 独立成分分析（ICA）
D. 因子分析

5、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

6、数据分析在医疗领域有着重要的应用。以下关于数据分析在医疗中的作用，不准确的是（ ）
A. 可以帮助医疗机构分析患者的病历数据，优化治疗方案，提高医疗质量
B. 通过对医疗影像数据的分析，辅助疾病的诊断和筛查
C. 利用传感器收集的实时健康数据进行监测和预警，实现个性化的医疗服务
D. 数据分析在医疗领域的应用还处于初级阶段，对医疗实践的影响非常有限

7、数据分析中的模型部署是将训练好的模型应用到实际生产环境中。假设要将一个预测模型部署为在线服务，以下哪个方面可能是需要重点关注的？（ ）
A. 模型的性能和响应时间
B. 数据的安全性和隐私保护
C. 系统的可扩展性和稳定性
D. 以上方面都需要重点关注

8、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

9、在建立回归模型时，如果自变量的数量较多，为了筛选出对因变量有显著影响的自变量，以下哪种方法经常被使用？（ ）
A. 逐步回归
B. 岭回归
C. 套索回归
D. 以上都是

10、对于一个具有多个变量的数据集合，若要进行降维处理，以下哪种方法可能会被使用？（ ）
A. 主成分分析 B. 线性判别分析 C. 独立成分分析 D. 以上都是

11、在数据分析中，数据可视化常常用于呈现复杂的数据关系。以下关于数据可视化工具的说法中，错误的是？ ）
A. Tableau 是一款功能强大的数据可视化软件，可连接多种数据源进行分析和展示
B. PowerBI 具有直观的界面和丰富的可视化图表类型，适合企业级数据分析
C. Excel 只能进行简单的数据可视化，对于大规模数据分析不够实用
D. 数据可视化工具的选择只取决于个人喜好，与数据类型和分析需求无关

12、在数据分析中，数据可视化的工具和技术有很多，其中 Python 是一种常用的编程语言。以下关于 Python 在数据可视化中的作用，错误的是？（ ）
A. Python 可以使用各种数据可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 等，进行数据可视化
B Python 可以进行数据的处理和分析，为数据可视化提供数据支持
C. Python 的数据可视化功能强大，可以制作各种复杂的图表和图形
D. Python 只适用于专业的数据分析师，对于非专业用户来说难以掌握

13、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

14、在进行数据分析项目时，需要对数据进行探索性分析。以下哪个工具常用于探索性数据分析？（ ）
A. Excel B. SPSS C. Python D. R

15、在数据分析中，数据仓库的建设需要多方面的专业知识。以下关于数据仓库建设所需专业知识的说法中，错误的是？（ ）
A. 数据仓库建设需要数据库管理、数据建模、数据分析等方面的专业知识
B. 数据仓库建设需要了解业务需求和数据特点，以便设计出合适的架构和模型
C. 数据仓库建设只需要技术人员参与，业务人员不需要了解数据仓库的建设过程
D. 数据仓库建设需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的需求

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）阐述数据分析中的生存分析的概念和应用场景，如在医学研究、客户流失预测中的应用，并解释常用的生存分析方法。

2、（本题5分）描述在数据分析中，如何进行模型的部署和上线，包括模型的转换、优化和监控等关键步骤。

3、（本题5分）阐述数据挖掘中的异常检测在网络安全中的应用，说明如何通过异常检测发现网络攻击和异常行为。

4、（本题5分）简述数据隐私保护在数据分析中的重要性，介绍常见的数据隐私保护技术和方法，如加密、匿名化等。

三、论述题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）政府部门在公共服务和政策制定中可以借助数据分析提高决策的科学性和有效性。请详细探讨如何运用数据分析来评估公共政策效果、优化资源分配和预测社会需求，研究政府数据开放和共享过程中的数据安全和隐私保护问题，以及如何促进数据分析在政府治理中的应用和创新。

2、（本题5分）影视娱乐行业可以基于观众的观看数据和评价数据进行内容创作和推荐。阐述如何运用数据分析了解观众喜好、预测热门题材、优化内容推荐算法，以及如何应对盗版和非法传播等问题。

3、（本题5分）分析在电商平台的搜索数据中，如何挖掘用户的搜索意图和需求，优化搜索算法和推荐系统，提高用户的购物体验。

4、（本题5分）在电商平台的客户服务中，数据分析可以提升响应效率和解决问题的能力。以某知名电商平台的客服部门为例，分析如何运用数据分析来识别常见问题、优化客服流程、评估客服绩效，以及如何利用数据反馈改进产品和服务质量。

5、（本题5分）在在线广告投放的效果评估中，数据分析能够提供精准的反馈。以某广告投放平台为例，探讨如何运用数据分析来衡量广告曝光量、点击率、转化率等指标，分析广告效果的影响因素，以及如何基于数据优化广告投放策略和提高投资回报率。

四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）某电商平台保存了不同促销活动期间的用户消费行为数据、商品销量变化、营销成本等。研究怎样借助这些数据评估促销活动的效果和投资回报率。

2、（本题10分）一家连锁超市收集了各个门店的销售数据，涵盖商品销量、销售额、库存水平等。分析不同地区门店的销售差异，找出销售业绩不佳的门店，并给出改进建议。

3、（本题10分）某金融科技公司积累了大量的移动支付数据，包括交易金额、交易时间、交易地点等。探讨如何利用这些数据进行风险评估和反欺诈监测。

4、（本题10分）一家在线旅游平台的跟团游产品数据包含行程安排、价格、出发地、游客评价等。探讨不同行程安排和价格的跟团游在不同出发地的受欢迎程度和游客评价。

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