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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页上海对外经贸大学
《数据可视化项目开发实战》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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、对于一个分类问题,如果不同类别的样本数量差异较大,在评估模型性能时,以下哪种指标需要特别关注?()A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是2、在数据分析中,数据挖掘的结果解释和评估是确保结果可靠性的重要环节。以下关于数据挖掘结果解释和评估的说法中,错误的是?()A.数据挖掘结果解释和评估应结合具体的业务问题和背景进行B.数据挖掘结果解释和评估可以使用统计方法和可视化工具来辅助C.数据挖掘结果解释和评估应考虑结果的准确性、可靠性和实用性等方面D.数据挖掘结果解释和评估只需要由数据分析师进行,不需要其他人员参与3、对于一个大型数据集,若要快速筛选出符合特定条件的数据,以下哪种数据库操作更有效?()A.全表扫描B.索引查找C.排序D.分组4、假设要分析不同年龄段消费者对某产品的满意度,以下关于数据分组和分析的描述,正确的是:()A.分组越细,对消费者满意度的分析就越准确B.不考虑样本量的大小,随意划分年龄段进行分组C.对于每个年龄段,只计算满意度的平均值就足够了D.分析不同年龄段满意度的差异时,需要进行假设检验5、在数据分析的探索性分析阶段,假设面对一个包含消费者购买行为的大型数据集,包括购买金额、购买频率、购买商品类别等多个变量。为了初步了解数据的特征、分布和潜在关系,以下哪种方法可能最为有效?()A.计算各个变量的均值、中位数和标准差等统计量B.进行相关性分析,确定变量之间的关联程度C.绘制直方图和散点图来观察变量的分布和关系D.随机抽取部分数据进行简单观察6、对于一个分类问题,若训练集的准确率很高,但测试集的准确率很低,可能的原因是?()A.模型过拟合B.模型欠拟合C.数据有偏差D.特征选择不当7、数据可视化在数据分析中有助于直观地理解数据。假设要展示不同地区的销售额分布情况,以下关于数据可视化选择的描述,正确的是:()A.使用折线图,因为它能够清晰地显示销售额随时间的变化趋势B.采用柱状图,能直观对比不同地区销售额的差异C.选择饼图,以便准确呈现各地区销售额占总销售额的比例D.运用散点图,可分析销售额与其他相关因素的关系8、在数据库设计中,以下哪个原则有助于提高数据库的性能和可扩展性?()A.规范化B.反规范化C.减少冗余D.增加索引9、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10、数据分析中的因果推断用于确定变量之间的因果关系。假设要研究广告投放是否导致销售额增长,以下关于因果推断方法的描述,正确的是:()A.仅仅基于相关性分析就得出因果结论,不考虑其他潜在因素B.不进行实验设计和控制变量,直接观察数据C.采用随机对照实验、工具变量法、双重差分法等因果推断方法,控制混杂因素,进行严谨的分析和推断,并评估因果关系的强度和可靠性D.认为因果关系是显而易见的,不需要进行专门的分析和验证11、在数据分析中,数据可视化是重要的环节。若要展示不同年龄段人群的收入分布情况,以下哪种图表最为合适?()A.折线图B.饼图C.箱线图D.柱状图12、在处理时间序列数据时,例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格,以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响?()A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.随机森林模型13、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。假设你要检验一种新的营销策略是否有效,以下关于假设检验方法的选择,哪一项是最恰当的?()A.选择t检验,比较两组数据的均值是否有显著差异B.运用方差分析,检验多组数据之间是否存在差异C.使用卡方检验,判断分类变量之间的关联D.不进行假设检验,凭直觉判断策略是否有效14、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。假设我们要检验一种新的营销策略是否有效。以下关于假设检验的描述,哪一项是不正确的?()A.零假设通常表示没有差异或没有效果B.通过计算检验统计量和p值来决定是否拒绝零假设C.p值越小,说明拒绝零假设的证据越充分D.假设检验的结果一定能够准确地反映实际情况,不存在误差15、在数据分析中的分类算法评估指标中,以下关于准确率和召回率的说法,不正确的是()A.准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例B.召回率是指被正确分类的正例样本数占实际正例样本数的比例C.在某些情况下,准确率和召回率可能存在矛盾,需要根据具体问题权衡二者的重要性D.为了综合评估分类算法的性能,只需要关注准确率和召回率其中一个指标即可,另一个可以忽略二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)阐述数据分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步骤,并举例说明如何通过Stacking提高模型的预测性能。2、(本题5分)在进行数据分析时,如何选择合适的数据存储格式?请考虑数据量、读写性能、数据结构等因素,并举例说明。3、(本题5分)解释数据可视化中的可视化布局原则,说明如何通过合理的布局组织数据元素,提高可视化的可读性和美观性。4、(本题5分)解释数据挖掘中的情感分析在客户反馈处理中的应用,说明如何提取和分析客户的情感倾向。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)旅游行业可以利用数据分析来了解游客的行为模式、偏好和需求。阐述如何通过数据分析优化旅游产品设计、旅游线路规划、旅游资源配置,以及如何应对旅游旺季和淡季的需求变化。2、(本题5分)在市场营销活动中,数据分析能够精准定位目标客户和评估营销效果。请详细论述如何利用数据分析进行市场细分、目标客户画像和营销活动的投资回报率分析,分析所使用的数据分析方法和工具,以及如何根据分析结果调整营销策略。3、(本题5分)探讨在电商平台的商品评价数据中,如何运用文本挖掘技术提取关键信息,改进商品质量和服务。4、(本题5分)社交媒体平台如何通过数据分析来发现热门话题、引导舆论和增强用户粘性?请详细阐述数据的监测和分析方法,以及如何在尊重用户隐私的前提下实现平台的发展目标。5、(本题5分)在供应链管理中,如何借助数据分析来预测需求波动、优化库存水平和选择供应商?请详细论述数据分析在供应链各个环节的应用和价值,以及可能面临的数据不准确和市场变化的风险。四、案例分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)某在线课程平台收集了学生的课程完成率、作业提交情况、教师评价等。研究怎样借助这些数据评估课程质量和教师教学效果。2、(本题10分)某房地产中介公司积累了房屋交易数据、客户需求、
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