上海工商职业技术学院《数据描述与可视化》2024-2025学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页上海工商职业技术学院《数据描述与可视化》2024-2025学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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，建立回归模型用于预测是常见的任务。假设我们要根据房屋的面积、位置和房龄等因素来预测房价，以下哪种回归模型可能在这种情况下表现较好？（）A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归2、在数据分析中，数据挖掘的算法和技术有很多，其中神经网络是一种常用的算法。以下关于神经网络的描述中，错误的是？（）A.神经网络可以用于分类、回归和聚类等问题B.神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层C.神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源D.神经网络的结果是确定性的，不会受到数据噪声和异常值的影响3、在数据分析中，选择合适的统计量来描述数据的集中趋势和离散程度是很重要的。假设你有一组员工的工资数据，以下关于统计量的选择，哪一项是最合适的？（）A.用中位数描述集中趋势，用方差描述离散程度B.用均值描述集中趋势，用标准差描述离散程度C.用众数描述集中趋势，用极差描述离散程度D.随机选择统计量，不考虑数据的特点4、数据分析中的时间序列分析常用于预测未来趋势。假设要预测未来一个月的某商品销售量，该商品的销售数据具有明显的季节性和趋势性。以下哪种时间序列预测模型在这种情况下更有可能提供准确的预测？（）A.移动平均模型B.指数平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型5、在数据分析中，数据可视化的目的是为了更好地传达数据的信息。以下关于数据可视化目的的描述中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据B.数据可视化可以发现数据中的隐藏模式和趋势C.数据可视化可以提高数据的准确性和可靠性D.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力6、对于数据分析中的因果推断，假设要确定一个因素是否真正导致了某种结果。以下哪种方法或思路在进行因果分析时可能是关键的？（）A.随机对照试验B.观察性研究结合工具变量C.反事实推理D.仅根据相关性得出因果结论7、在数据分析中，抽样是一种常用的方法。以下关于抽样的描述，错误的是：（）A.简单随机抽样保证了每个样本被抽取的概率相等B.分层抽样可以保证样本在不同层次上具有代表性C.整群抽样的效率较高，但精度可能较低D.抽样不会引入偏差，能完全反映总体的特征8、在处理时间序列数据时，除了考虑趋势和季节性，还需要考虑数据的随机性。假设要使用一种方法来平滑时间序列数据，同时保留数据的主要特征，以下哪种方法可能是合适的？（）A.简单移动平均B.加权移动平均C.指数加权移动平均D.以上方法都可以9、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10、数据分析中，数据安全策略的制定应考虑多方面因素。以下关于数据安全策略制定的说法中，错误的是？（）A.数据安全策略的制定应包括数据的加密、备份、访问控制和审计等方面B.数据安全策略的制定应根据数据的重要性和敏感性来确定不同的安全级别C.数据安全策略的制定应定期进行评估和调整，以适应不断变化的安全环境D.数据安全策略的制定只需要考虑企业内部的安全需求，不需要考虑外部的安全威胁11、假设要分析某网站不同页面的访问量分布情况，以下哪种图表能够直观地展示访问量的集中程度和离散程度？（）A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都不是12、当分析数据的分布特征时，以下哪个图形可以直观地展示数据的众数？（）A.直方图B.茎叶图C.箱线图D.饼图13、在数据仓库和数据集市的建设中，需要考虑数据的整合和存储。假设要为一个企业构建数据存储架构，以下关于数据仓库和数据集市选择的描述，正确的是：（）A.只建立数据仓库，不考虑数据集市，认为数据仓库能够满足所有分析需求B.盲目建立数据集市，不与数据仓库进行有效的集成和协调C.根据企业的规模、业务需求和数据特点，合理规划数据仓库和数据集市的架构，确保数据的一致性和可用性，并明确它们在数据分析中的角色和作用D.不考虑数据的更新和维护，只关注初始的建设14、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.HAVING15、对于一个不平衡的数据集（例如，某一类别的样本数量远远少于其他类别），以下哪种方法可以提高模型对少数类别的识别能力？（）A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.以上都是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释数据可视化中的数据钻取和上卷，说明如何通过这两种操作深入探索和概括数据，以获取更详细或更宏观的信息。2、（本题5分）在进行分类模型评估时，除了准确率等常见指标，还有哪些评估指标可以使用？请说明这些指标的含义和应用场景。3、（本题5分）解释支持向量机算法的原理和特点，说明其在分类和回归问题中的应用，并讨论核函数的选择对模型性能的影响。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）金融行业拥有丰富的交易数据和客户信息。分析如何运用数据分析技术，像风险评估模型、投资组合优化等，识别金融风险、发现投资机会，提升金融机构的风险管理能力和盈利能力，同时探讨在数据质量、模型准确性和监管要求方面所面临的挑战及解决方案。2、（本题5分）随着物联网技术的普及，智能家居设备产生了大量的数据。详细论述如何利用数据分析，例如能耗分析、用户行为模式识别等，优化家居设备的控制策略、提高能源利用效率，为用户提供更舒适便捷的生活体验，同时分析数据安全和设备兼容性等方面的挑战及解决办法。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）在医疗健康领域，可穿戴设备收集了大量的个人健康数据。以某健康管理公司为例，探讨如何运用数据分析来提供个性化的健康建议、疾病预防、运动指导，以及如何确保数据的准确性和可靠性。5、（本题5分）电信行业拥有大量的用户通信数据，数据分析可以改善服务质量和客户体验。请详细阐述如何利用数据分析来进行网络优化、客户流失预测和增值服务推荐，研究数据分析在应对电信行业快速发展和技术更新中的作用和局限性。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某在线票务平台收集了不同演出、赛事的票务销售数据、观众座位选择、退票情况等。分析如