西华师范大学《数据管理与分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页西华师范大学《数据管理与分析》

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，数据可视化的作用不仅仅是美观。以下关于数据可视化作用的说法中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势B.数据可视化可以提高数据分析的效率，减少分析时间和成本C.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力，使分析结果更容易被接受D.数据可视化只是为了让数据分析报告看起来更漂亮，对分析结果没有实质性的帮助2、数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。假设你在一个电商网站的交易数据中进行数据挖掘，旨在发现客户的购买行为模式。以下关于数据挖掘技术的选择，哪一项是最有可能有效的？（）A.使用关联规则挖掘，找出经常一起购买的商品组合B.应用决策树算法进行分类，预测客户是否会购买某类商品C.利用聚类分析将客户分为不同的群体，基于群体特征进行营销D.以上三种技术结合使用，全面挖掘数据中的潜在信息3、在进行数据仓库设计时，需要考虑数据的存储和组织方式。假设一个企业有大量的销售、库存和客户数据，以下哪种数据模型可能最适合用于构建数据仓库？（）A.星型模型B.雪花模型C.关系模型D.网状模型4、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持对总体的某种假设。假设我们想要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额，设定显著性水平为0.05。如果计算得到的p值小于0.05，我们可以得出什么结论？（）A.新的营销策略显著提高了销售额B.新的营销策略没有显著提高销售额C.无法确定新策略对销售额的影响D.以上结论都不正确5、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6、数据分析中的分类算法用于将数据分为不同的类别。假设要根据客户的消费行为将其分为高价值客户和低价值客户，以下关于分类算法选择的描述，正确的是：（）A.随意选择一种分类算法，不考虑数据的特征和算法的适用性B.只关注分类算法的准确率，不考虑召回率和F1值等其他评估指标C.深入分析数据特征和业务需求，比较不同分类算法的性能，如决策树、支持向量机、神经网络等，并选择最适合的算法，同时结合多种评估指标进行综合评价D.认为分类算法的参数设置不重要，使用默认参数即可7、在数据分析中，若要对数据进行预处理以去除噪声，以下哪种方法可能会被使用？（）A.中值滤波B.均值滤波C.高斯滤波D.以上都是8、在处理时间序列数据时，如果需要预测未来多个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型9、在数据分析中，数据可视化的目的不仅仅是展示数据。以下关于数据可视化目的的说法中，错误的是？（）A.数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势B.数据可视化的目的是提高数据分析的效率，减少分析时间和成本C.数据可视化的目的是增强数据的说服力和影响力，使分析结果更容易被接受D.数据可视化的目的是为了让数据分析报告看起来更漂亮，没有其他实际作用10、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11、对于一个时间序列数据，若要预测未来几个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.移动平均模型B.指数平滑模型C.自回归模型D.以上都可以12、数据分析中的特征选择旨在从众多特征中挑选出最有价值的特征。假设要从一组高度相关的特征中进行选择，以下哪种方法可能是合适的？（）A.基于相关性的特征选择B.基于递归消除的特征选择C.基于随机森林的特征重要性评估D.以上方法都可以13、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。假设我们有一个包含房屋属性（面积、房间数量、地理位置等）和价格的数据集，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始特征进行建模，无需进行任何特征转换和构建B.对地理位置进行独热编码可以有效地将其纳入模型C.特征缩放对模型的性能没有影响，可忽略D.增加一些与房屋价格无关的特征，能够提高模型的准确性14、数据分析中的文本挖掘用于从大量文本数据中提取有价值的信息。假设我们要从客户的评论中分析产品的优缺点。以下关于文本挖掘的描述，哪一项是不正确的？（）A.词袋模型将文本表示为词的集合，忽略词的顺序和语法B.情感分析可以判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性C.主题模型能够发现文本中的潜在主题和话题D.文本挖掘能够完全理解文本的深层含义和语义关系，无需人工干预15、在构建数据分析模型时，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上表现很差，这可能表明发生了什么？（）A.模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式B.模型过于复杂，对训练数据过度拟合C.数据中存在噪声，影响了模型的性能D.测试集的数据质量有问题16、在数据分析中，以下哪种方法可以用于降低数据的维度同时保持数据的局部结构？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是17、在数据分析项目中，数据隐私和安全是需要重点关注的问题。假设我们在处理包含个人敏感信息的数据，以下哪种措施可以有效地保护数据隐私？（）A.数据加密B.匿名化处理C.访问控制D.以上都是18、对于一个包含多个变量的数据集，想要了解变量之间的线性关系强度，可以计算？（）A.方差B.协方差C.相关系数D.偏度19、在数据分析中，数据的归一化和标准化是常见的操作。假设你有一个包含不同量纲特征的数据集，以下关于这两种操作的作用，哪一项是最关键的？（）A.使数据符合正态分布，便于进行统计分析B.消除特征之间的量纲差异，使不同特征具有可比性C.增加数据的多样性和复杂性D.没有实际作用，可以忽略20、在数据分析中的数据预处理阶段，以下关于数据标准化和归一化的叙述，不准确的是（）A.数据标准化是将数据转换为具有零均值和单位方差的分布，使不同特征在数值上具有可比性B.数据归一化是将数据映射到特定的区间，如[0,1]或[-1,1]，以消除量纲的影响C.标准化和归一化对于某些算法（如基于距离的算法）的性能提升有帮助，但不是必需的步骤D.无论数据的分布和特征如何，都应该进行标准化或归一化处理，以确保分析结果的准确性21、在进行数据分析时，若要研究某电商平台用户的购买行为与年龄、性别、地域等因素的关系，以下哪种分析方法最为合适？（）A.描述性统计分析B.相关性分析C.回归分析D.因子分析22、在数据分析中，对于一个包含大量金融交易数据的数据集，需要检测是否存在异常交易行为，例如突然的大额交易、频繁的小额交易等。以下哪种技术可能在异常检测中发挥重要作用？（）A.聚类分析B.决策树C.孤立森林算法D.以上都不是23、在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点，不正确的是？（）A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高24、数据分析中的数据质量评估需要从多个方面衡量数据的优劣。假设要评估一个收集的市场调研数据的质量，包括准确性、完整性、一致性和时效性等方面。以下哪种数据质量评估指标在综合评估数据质量时更具全面性和客观性？（）A.数据质量得分B.数据质量矩阵C.数据质量报告D.以上方法效果相同25、数据分析中的主成分分析（PCA）用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集。以下关于主成分分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.主成分是原始变量的线性组合，能够保留数据的主要信息B.通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来确定主成分C.主成分分析可以消除变量之间的相关性，使数据更易于分析D.主成分分析后的维度数量是固定的，不能根据需要进行调整二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释什么是概率图模型，说明其在不确定性推理和数据分析中的应用和方法，并举例分析。2、（本题5分）描述在数据分析中，如何评估模型的稳定性，包括重复实验、敏感性分析等方法，解释其原理和作用。3、（本题5分）在进行聚类分析时，如何选择合适的距离度量方法？请介绍常见的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等，并分析它们的特点和适用场景。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）某电商直播平台拥有主播的直播数据、观众互动数据、商品销售数据等。研究如何根据这些数据评估主播的表现和直播效果，优化直播运营策略。2、（本题5分）某旅游网站积累了大量用户的出行数据，如目的地、出行时间、预订渠道、消费金额等。探讨不同目的地在不同季节的热门程度以及用户的消费模式。3、（本题5分）某社交游戏平台的休闲游戏存有用户数据，如游戏时长、游戏关卡、道具购买、用户年龄等。分析不同年龄用户的游戏时长和道具购买在游戏关卡中的表现。4、（本题5分）某运动装备品牌公司积累了产品销售数据、市场竞争情况、消费者评价等。分析品牌的市场定位和竞争优势，制定发展策略。5、（本题5分）某快递驿站积累了包裹的代收代发数据、用户