天府新区信息职业学院《统计学》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页天府新区信息职业学院

《统计学》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30个小题，每小题1分，共30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、在数据分析中，数据预处理的步骤包括数据清洗、转换和归一化等。假设我们要对一组数值型数据进行预处理。以下关于数据预处理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据转换可以将数据映射到不同的范围或格式，便于后续分析B.归一化可以将数据缩放到相同的范围，避免不同量级数据的影响C.数据预处理对数据分析的结果影响不大，可以随意进行D.对于离群点，可以采用截断或Winsorize等方法进行处理2、假设要分析某电商平台用户的购买行为随时间的变化趋势，以下哪种可视化方法较为合适？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图3、在数据分析中，若要研究变量之间的因果关系，以下哪种方法可能会被采用？（）A.实验设计B.格兰杰因果检验C.结构方程模型D.以上都有可能4、在进行数据分析时，若要研究两个变量之间的线性关系，通常会使用哪种统计方法？（）A.方差分析B.回归分析C.因子分析D.聚类分析5、在进行数据分析时，如果需要对数据进行标准化处理以消除量纲的影响，以下哪种方法在Python中常用？（）A.StandardScaler类B.MinMaxScaler类C.Normalizer类D.以上都是6、数据分析中的文本分析是一个重要领域。假设你要对大量的客户评论进行情感分析，判断是正面、负面还是中性。以下关于文本分析方法的选择，哪一项是最重要的？（）A.使用词袋模型，基于词频统计进行分析B.运用深度学习模型，如卷积神经网络，自动提取特征C.借助词典和规则，根据预定义的情感词和句式判断D.随机抽取部分评论进行人工分析，以此类推整体7、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8、在数据挖掘中，关联规则挖掘是一种常见的方法。以下关于关联规则的描述，正确的是：（）A.关联规则只能用于发现商品之间的购买关联B.支持度表示同时购买两种商品的顾客比例C.置信度越高，说明规则的可靠性越强D.提升度小于1时，表示两种商品存在负相关关系9、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10、在数据分析中，假设检验是一种常用的统计方法。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩，以下关于假设检验的描述，哪一项是不准确的？（）A.首先需要提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算检验统计量B.如果p值小于预先设定的显著性水平，就拒绝原假设，认为新教学方法有效C.假设检验的结果完全取决于样本数据的大小和分布，与研究问题的实际情况无关D.可以通过控制样本量和显著性水平来平衡检验的灵敏度和特异性11、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。假设要从客户的评价文本中挖掘他们的满意度，以下关于文本挖掘的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用词袋模型将文本转换为数值向量，以便进行后续的分析B.情感分析能够判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性C.主题模型可以发现文本中的潜在主题，但无法确定每个文本所属的具体主题D.文本挖掘不需要对文本进行预处理，如分词和去除停用词12、数据分析中的生存分析用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者的生存时间。以下关于生存分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以计算生存率、中位生存时间等指标B.Cox比例风险模型常用于生存分析中的风险因素评估C.生存分析只适用于医学领域，在其他领域没有应用D.可以考虑协变量对生存时间的影响13、在数据挖掘中，Apriori算法常用于挖掘频繁项集。以下关于Apriori算法的描述，正确的是？（）A.它是一种无监督学习算法B.它只能处理数值型数据C.它的计算复杂度较低D.它需要事先指定频繁项集的支持度阈值14、当分析两个变量之间的关系时，如果散点图呈现出非线性的趋势，以下哪种方法可以更好地拟合这种关系？（）A.线性回归B.多项式回归C.逻辑回归D.岭回归15、对于一个不平衡的数据集（某一类别的样本数量远多于其他类别），以下哪种处理方法可能会提高模型性能？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络D.以上都是16、在数据库中，若要对数据进行分组统计，以下哪个关键字通常会被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING17、假设要分析消费者对新产品的反馈意见，以下关于意见分析方法的描述，正确的是：（）A.人工阅读所有反馈意见，凭主观判断总结主要观点B.利用自然语言处理技术对反馈进行分类和情感分析C.只关注反馈中的负面意见，忽略正面意见D.对于模糊不清的反馈意见，直接忽略不计18、在数据分析中，选择合适的数据分析方法至关重要。关于描述性统计分析和推断性统计分析，以下叙述不正确的是（）A.描述性统计分析主要用于对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和总结B.推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行估计和假设检验C.描述性统计分析只能提供数据的基本信息，对于深入了解数据的内在规律和关系作用有限D.在实际应用中，通常先进行描述性统计分析，然后根据研究目的和数据特点选择是否进行推断性统计分析19、对于一个包含大量重复数据的数据表，以下哪种操作可以有效地减少数据存储空间？（）A.建立索引B.数据压缩C.数据分区D.数据清理20、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21、在数据分析的模型评估中，假设建立了一个预测模型，需要评估其性能。除了准确率，以下哪个评估指标对于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，综合考虑准确率和召回率C.均方误差，用于连续值的预测D.不关注评估指标，认为模型是完美的22、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）可以帮助我们初步了解数据的特征。假设你刚刚获得一个新的数据集，以下关于EDA的步骤，哪一项是最应该首先进行的？（）A.绘制数据的直方图和箱线图B.计算数据的基本统计量，如均值、中位数等C.检查数据的缺失值和异常值D.对数据进行聚类分析23、在数据分析中，对于一个包含多个变量的数据集，需要确定哪些变量对目标变量的影响最大。假设变量之间存在复杂的非线性关系，以下哪种方法可能有助于进行变量筛选和特征工程？（）A.逐步回归B.随机森林C.支持向量机D.以上都是24、在数据分析中，时间序列分析用于处理具有时间顺序的数据。假设我们要分析股票价格的历史数据。以下关于时间序列分析的描述，哪一项是错误的？（）A.可以使用移动平均等方法对时间序列进行平滑处理，去除噪声B.自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）可以用于预测时间序列的未来值C.时间序列数据一定是平稳的，不需要进行平稳性检验D.可以结合多种时间序列模型，提高预测的准确性25、在数据库管理中，若要确保数据的一致性和完整性，通常会使用哪种约束？（）A.主键约束B.外键约束C.唯一约束D.以上都是26、关于数据分析中的多变量分析，假设要同时研究多个自变量对因变量的影响。以下哪种方法可以帮助我们理解变量之间的复杂关系和交互作用？（）A.多元线性回归B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回归D.只研究单个变量与因变量的关系27、在数据挖掘中，若要对数据进行分类，以下哪种算法对噪声和缺失值具有较好的容忍性？（）A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.随机森林28、在数据分析中，数据预处理的自动化是提高效率的重要手段。以下关于数据预处理自动化的说法中，错误的是？（）A.数据预处理自动化可以使用脚本和工具来实现，减少手动处理的工作量B.数据预处理自动化可以提高数据的一致性和准确性，减少人为错误C.数据预处理自动化需要根据具体的数据和问题进行定制化开发，不能通用D.数据预处理自动化可以完全替代手动处理，不需要人工干预29、在数据分析中，如果数据存在偏差，可能会导致分析结果不准确。以下哪种情况可能导致数据偏差？（）A.抽样方法不合理B.数据录入错误C.样本量过小D.以上都是30、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。以下关于特征工程的描述，错误的是：（）A.特征缩放可以加快模型的训练速度B.特征选择可以去除无关或冗余的特征C.特征构建是从原始数据中创造新的特征D.特征工程对模型的性能没有影响二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在交通规划和管理中，数据分析能够缓解拥堵、提高运输效率和安全性。请全面探讨如何通过数据分析来优化交通流量、规划公共交通线路和预测交通事故，举例说明智能交通系统中数据分析的应用和面临的技术挑战，如大数据处理和实时决策支持。2、（本题5分）教育领域逐渐重视数据分析在教学改进中的作用。探讨如何通过对学生学习行为数据、考试成绩等的分析，运用数据挖掘算法和学习分析技术，实现个性化学习路径规划、教学资源优化配置，提升教育效果，同时思考数据伦理和学生隐私保护等问题及应对策略。3、（本题5分）社交媒体用户行为分析对于平台的发展和运营至关重要。请详细探讨如何通过数据分析来理解用户的兴趣偏好、社交关系和活动模式，进而优化平台功能和内容推荐，同时考虑数据隐私保护和用户体验的平衡。4、（本题5分）探讨在医疗大数据中，如何通过关联规则挖掘发现疾病之间的潜在关联，为疾病的预防和诊断提供新的思路和方法。5、（本题5分）随着大数据技术的不断发展，数据挖掘在市场营销中的应用越来越广泛。请详细论述数据挖掘如何帮助企业分析客户行为、预测市场趋势、优化营销策略，并结合实际案例说明数据挖掘在提升企业市场竞争力方面的重要作用。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）阐述数据可视化中的小数据可视化的设计原则和方法，说明如何在数据量较小时有效地传达信息，并举例说明。2、（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。3、（本题5分）解释数据分析中的模型选择和超参数调优的方法，如网格搜索、随机搜索等，并说明如何根据数据特点和问题选择合适的模型和调优策略。4、（本题5分）在数据可视化方面，如何根据数据特点和分析目的选择合适的图表类