河北民族师范学院《数据可视化技术及应用》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页河北民族师范学院《数据可视化技术及应用》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在数据库管理中，当多个用户同时对同一数据表进行操作时，为了保证数据的一致性，通常会采用哪种技术？（）A.数据备份B.事务处理C.数据加密D.索引优化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4、当分析一组时间序列数据时，发现数据存在明显的季节性波动。为了消除季节性影响，应该采用哪种方法？（）A.移动平均B.指数平滑C.季节指数法D.线性回归5、数据分析中的数据挖掘技术常用于发现隐藏在数据中的模式和关系。假设要从一个大型电商网站的用户购买记录中挖掘出用户的购买行为模式，以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘算法在处理这种大规模交易数据时更有可能发现有价值的信息？（）A.决策树算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.神经网络算法6、假设我们正在分析一家公司的销售数据，以制定营销策略。以下关于数据分析目的和方法的描述，正确的是：（）A.主要目的是找出销售额最高的产品，通过简单排序就能实现B.为了预测未来销售趋势，应该使用时间序列分析方法C.分析客户地域分布对销售的影响时，无需考虑其他因素D.要评估不同营销渠道的效果，只需比较销售额的大小7、在数据分析中，数据质量评估是确保数据可靠性的重要手段。以下关于数据质量评估的说法中，错误的是？（）A.数据质量评估可以使用多种指标，如准确性、完整性、一致性等B.数据质量评估可以通过手动检查和自动化工具相结合的方式进行C.数据质量评估应定期进行，及时发现和解决数据质量问题D.数据质量评估只需要在数据进入数据仓库之前进行，之后就不需要再进行评估了8、当分析两个连续变量之间的线性关系时，以下哪个统计量的值在-1到1之间？（）A.相关系数B.决定系数C.方差膨胀因子D.协方差9、当分析一个在线教育平台的学生学习行为数据，比如学习时间、课程完成率、作业得分等，以评估教学质量和学生的学习效果。由于学生的个体差异较大，为了进行公平和准确的分析，以下哪种处理方式可能是必要的？（）A.对学生进行分组比较B.只关注优秀学生的数据C.忽略学习困难学生的数据D.不做任何特殊处理10、数据分析中的描述性统计能够提供数据的基本特征。假设要分析一组学生的考试成绩，以下关于描述性统计的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值可以反映成绩的平均水平，但容易受到极端值的影响B.中位数能够较好地抵御极端值的干扰，代表数据的中间位置C.标准差越大，说明成绩的分布越分散，但这并不一定意味着数据质量差D.只要计算了均值和中位数，就足以全面了解数据的分布情况，不需要考虑其他统计量11、在数据分析的预测模型选择中，假设数据具有非线性和复杂的特征，且样本数量有限。以下哪种模型可能在这种情况下表现更出色？（）A.决策树集成模型，如随机森林B.神经网络，具有强大的拟合能力C.支持向量回归，处理小样本D.坚持使用简单的线性模型12、在数据分析中，描述性统计是常用的方法之一。以下关于描述性统计指标的说法中，错误的是？（）A.均值是一组数据的平均值，能反映数据的集中趋势B.中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，不受极端值影响C.标准差反映了数据的离散程度，标准差越大，数据的波动越小D.描述性统计指标可以帮助我们快速了解数据的基本特征和分布情况13、在处理不平衡数据集时，即某些类别样本数量远少于其他类别，以下关于数据分析方法的调整，哪一项是最有效的？（）A.直接使用常规的分类算法，不做特殊处理B.对少数类样本进行过采样，增加其数量C.对多数类样本进行欠采样，减少其数量D.以上三种方法结合使用，根据数据特点进行优化14、在数据预处理中，处理异常值是重要的环节。假设我们有一个包含员工工资的数据集，以下关于异常值处理的描述，正确的是：（）A.直接删除异常值，不进行任何进一步的分析B.异常值一定是错误的数据，必须修正C.分析异常值产生的原因，根据具体情况决定处理方式D.异常值对数据分析没有任何影响，无需关注15、在数据挖掘中，以下哪种算法常用于对客户进行分类，以实现精准营销？（）A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则挖掘算法D.神经网络算法16、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17、在数据分析中，评估模型的性能是重要的环节。假设我们已经建立了一个预测模型。以下关于模型评估的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用交叉验证来评估模型的稳定性和泛化能力B.混淆矩阵可以帮助我们分析模型在不同类别上的预测情况C.准确率是评估模型性能的唯一指标，准确率越高模型越好D.可以根据具体问题选择合适的评估指标，如召回率、F1值等18、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19、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设要展示一个公司在过去十年中不同产品的销售额变化趋势，同时要对比不同地区的销售情况。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这些信息，便于分析和决策？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图20、在进行数据分析时，如果需要对数据进行缺失值处理，同时考虑数据的分布特征，以下哪种方法较为合适？（）A.随机森林插补B.基于聚类的插补C.基于回归的插补D.以上都不是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）分类算法在数据分析中广泛应用，如朴素贝叶斯分类、支持向量机等。请比较这两种分类算法的优缺点和适用场景。2、（本题5分）阐述数据仓库中的缓慢变化维的处理方法，如直接覆盖、添加新行等，并说明如何根据业务需求选择合适的处理方式。3、（本题5分）解释什么是数据融合，说明其在多源数据整合中的重要性，并列举至少两种数据融合的方法和应用场景。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某旅游预订平台收集了用户的行程变更数据、特殊需求、目的地天气变化等。研究怎样借助这些数据提供更贴心的应急服务和行程调整建议。2、（本题5分）某电商平台积累了不同品类商品的退货数据、用户评价、商品描述等。分析怎样借助这些数据降低退货率和提高商品描述的准确性。3、（本题5分）一家连锁书店记录了各门店的销售数据，包含图书类别、作者、销量、价格、促销方式等。研究不同作者的图书在不同促销方式下的销售表现。4、（本题5分）一家连锁书店的文学作品区域记录了销售数据，包括作品体裁、作者国籍、销量、价格、读者年龄等。研究不同体裁和作者国籍的文学作品在不同年龄读者中的销售情况。5、（本题5分）某在线英语绘本阅读平台收集了用户阅读数据、绘本难度评价、孩子兴趣反馈等。推荐适合不同年龄段孩子的英语绘本。四、论述题（本大题共2个小题，共2