浙江海洋大学《综合评价》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页浙江海洋大学

《综合评价》2023-2024学年第二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、在进行数据清洗时，发现数据存在重复记录。以下哪种方法可以有效地去除重复记录？（）A.手动筛选B.使用数据库的去重功能C.随机删除一部分重复记录D.对重复记录进行合并2、在数据分析的抽样方法中，假设要从一个大规模的数据集中抽取一部分样本进行分析。为了保证样本具有代表性，以下哪种抽样方法可能是较好的选择？（）A.简单随机抽样，每个个体被抽取的概率相等B.分层抽样，按不同层次分别抽样C.系统抽样，按照一定的间隔抽取D.不进行抽样，直接分析整个数据集3、在数据分析中，数据仓库是一种重要的存储和管理数据的方式。以下关于数据仓库的描述中，错误的是？（）A.数据仓库可以将来自不同数据源的数据整合在一起B.数据仓库可以提供高效的数据查询和分析功能C.数据仓库中的数据是实时更新的，反映了最新的业务状态D.数据仓库的建设需要投入大量的时间和资源4、在时间序列数据分析中，预测未来值是一个重要的应用。假设我们有一个股票价格的时间序列数据，想要预测未来一段时间的价格走势，以下哪种方法可能较为有效？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取决于数据特点5、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6、在处理多变量数据时，降维技术可以帮助我们简化分析。假设我们有一个包含多个相关变量的数据集，以下哪种降维技术可以保留数据的局部结构？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.局部线性嵌入（LLE）7、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设要分析股票市场数据，需要从历史价格、成交量等原始数据中构建有效的特征。以下哪种特征构建方法在股票数据分析中可能最为有效？（）A.基于时间序列的特征提取B.基于统计的特征构建C.基于主成分分析的特征降维D.基于深度学习的自动特征学习8、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。以下关于数据清洗的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过删除包含大量缺失值的记录来简化数据，但可能会丢失有价值的信息B.对于错误的数据，可以根据数据的分布和逻辑关系进行修正或删除C.重复记录的处理只需保留其中一条，对分析结果没有实质性影响D.数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的分析提供可靠的数据基础9、在进行数据可视化时，颜色的选择和运用可以影响信息的传达效果。假设你要展示不同产品类别的销售业绩对比，以下关于颜色选择的原则，哪一项是最需要遵循的？（）A.选择鲜艳和对比度高的颜色，吸引观众注意力B.使用随机的颜色分配，增加视觉的多样性C.基于数据的逻辑和意义，选择有区分度且符合认知习惯的颜色D.只使用自己喜欢的颜色，不考虑数据的特点10、在进行数据分析时，如果需要对数据进行降维并保留数据的主要特征，以下哪种方法基于矩阵分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.独立成分分析D.以上都是11、数据分析中的回归分析用于建立变量之间的定量关系。假设要建立一个线性回归模型来预测气温对空调销量的影响。如果模型的残差呈现出明显的非线性模式，可能表明什么？（）A.应该使用非线性回归模型来改进预测效果B.数据中存在异常值，需要进行处理C.模型的拟合效果很好，无需进一步改进D.收集的数据不足以进行有效的分析12、在数据分析中，数据挖掘是一种高级的技术。以下关于数据挖掘的描述中，错误的是？（）A.数据挖掘可以从大量的数据中发现隐藏的模式和规律B.数据挖掘可以使用机器学习算法进行数据的分类、聚类和预测C.数据挖掘需要专业的技术和知识，对于普通用户来说难以掌握D.数据挖掘的结果一定是准确无误的，可以直接用于决策13、在数据分析中，数据预处理的效果可以通过多种方式进行评估。以下关于数据预处理效果评估的说法中，错误的是？（）A.数据预处理效果可以通过比较预处理前后的数据质量指标来评估B.数据预处理效果可以通过对预处理后的数据进行分析和建模来评估C.数据预处理效果评估应考虑数据的特点和分析目的，选择合适的评估方法D.数据预处理效果评估只需要关注数据的准确性，其他方面可以忽略不计14、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15、在进行数据分析以评估一个新的市场营销活动的效果时，比如分析活动前后的客户流量、购买转化率和客户满意度等指标的变化。由于活动期间可能受到其他外部因素的干扰，为了准确评估活动的贡献，以下哪种方法可能是合适的？（）A.建立对照组进行对比B.只关注活动期间的数据C.忽略外部因素的影响D.凭经验主观判断16、在进行数据仓库设计时，需要考虑数据的存储和组织方式。假设要为一个大型企业构建数据仓库，以支持复杂的查询和分析需求。以下哪种数据仓库架构在处理大规模企业数据时更具扩展性和性能优势？（）A.星型架构B.雪花架构C.混合架构D.以上架构没有区别17、数据分析中，数据分析方法的有效性可以通过多种方式进行评估。以下关于数据分析方法有效性评估的说法中，错误的是？（）A.数据分析方法的有效性可以通过与实际情况进行对比来评估B.数据分析方法的有效性可以通过与其他方法进行比较来评估C.数据分析方法的有效性可以通过模拟数据进行测试来评估D.数据分析方法的有效性一旦确定就不能再进行调整和改进18、对于数据分析中的文本情感分析，假设要分析大量的产品评论，判断其是正面、负面还是中性情感。以下哪种方法在处理自然语言的情感倾向时可能更有效？（）A.使用情感词典，匹配关键词B.基于机器学习的分类模型C.深度学习模型，如循环神经网络D.人工阅读和判断每条评论的情感19、在数据分析中，数据分析的流程包括多个步骤，其中数据探索是一个重要的步骤。以下关于数据探索的描述中，错误的是？（）A.数据探索可以帮助人们了解数据的特征和分布B.数据探索可以发现数据中的异常值和噪声C.数据探索可以确定数据分析的方法和工具D.数据探索只需要对数据进行简单的统计分析，无需进行深入的挖掘和探索20、在数据预处理阶段，若发现数据中存在大量缺失值，以下哪种处理方法较为合适？（）A.直接删除含缺失值的记录B.用均值或中位数填充缺失值C.根据其他变量推测缺失值D.以上方法均可二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）描述数据仓库中的数据立方体技术，说明其原理和在多维数据分析中的作用，并举例说明如何使用数据立方体进行快速查询和分析。2、（本题5分）数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程，请说明数据挖掘的主要任务和常用技术，并举例其在实际中的应用。3、（本题5分）解释决策树算法的原理和构建过程，举例说明其在分类和预测问题中的应用，并讨论如何避免决策树的过拟合。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家房地产中介公司拥有房屋租赁数据，包括房屋位置、户型、面积、租金、租赁周期等。研究不同位置和户型的房屋租金与租赁周期的关系。2、（本题5分）某银行拥有客户的账户交易记录、理财产品购买记录、风险偏好等数据。研究如何基于这些数据为客户提供个性化的金融服务建议。3、（本题5分）某在线医疗平台的康复治疗服务数据包含治疗项目、治疗周期、费用、患者康复效果等。分析治疗项目和治疗周期对费用和患者康复效果的影响。4、（本题5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。5、（本题5分）某电商平台拥有大量的用户交易数据，包括商品类别、购买时间、购买金额等。分析如何通过这些数据挖掘用户的购买偏好，以优化商品推荐策略。四