乐山师范学院《数据可视化技术及应用》2025-2026学年第一学期期末试卷

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2页乐山师范学院《数据可视化技术及应用》2025-2026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1分，共20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、在数据分析的探索性数据分析（EDA）中，以下不属于常用方法的是（）A.绘制箱线图B.进行假设检验C.计算数据的描述性统计量D.观察数据的分布2、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3、在进行数据分析时，需要对数据进行标准化处理。标准化处理的主要目的是？（）A.消除量纲的影响B.使数据符合正态分布C.减少数据的误差D.提高数据的准确性4、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5、对于一个包含时间戳的数据，若要按照时间顺序进行分组并计算每组的统计量，以下哪种方法在Python中较为便捷？（）A.使用pd.Grouper函数B.自定义函数进行分组C.先对时间戳进行排序，再进行分组D.以上方法都可行6、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7、数据分析中的数据预处理包括数据标准化和归一化。假设要处理一个包含不同量纲特征的数据集，如身高、体重和年龄，为了使这些特征在后续分析中具有可比性。以下哪种数据标准化或归一化方法更适合？（）A.Z-score标准化B.Min-Max归一化C.Decimalscaling标准化D.以上方法效果相同8、假设我们正在分析客户的购买行为数据，想要了解客户购买某一产品的频率分布。以下哪种统计量最适合描述这种数据？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差9、在数据分析中，相关性分析用于研究两个变量之间的关系。假设要分析身高和体重之间的相关性，以下关于相关性分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用皮尔逊相关系数来衡量线性相关性的强度和方向B.相关性强并不意味着存在因果关系，只是表明变量之间存在某种关联C.即使相关系数为零，也不能完全排除变量之间存在非线性关系的可能D.相关性分析的结果不受数据范围和样本大小的影响10、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11、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12、在数据挖掘中，若要对文本数据进行分类，以下哪种算法可能会被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能13、在数据分析项目中，与利益相关者的沟通和理解需求至关重要。假设你正在为一家企业进行数据分析，以下关于需求沟通的方法，哪一项是最有效的？（）A.使用大量的技术术语和复杂的图表来解释分析过程B.以通俗易懂的语言，结合实际案例说明分析的目标和结果C.只与技术人员沟通，忽略非技术背景的利益相关者D.不与利益相关者沟通，自行决定分析的方向和重点14、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15、在建立分类模型时，如果数据存在类别不平衡问题，以下哪种技术可以用于数据增强？（）A.生成对抗网络B.自编码器C.变分自编码器D.以上都不是16、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17、在进行数据分析时，选择合适的统计指标对于描述数据特征非常重要。假设要分析一组学生的考试成绩分布情况，包括成绩的集中趋势和离散程度。以下哪个统计指标组合最能全面地描述数据的分布特征？（）A.均值和标准差B.中位数和方差C.众数和极差D.以上指标都不够全面18、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们面对一个包含大量缺失值、错误数据和重复记录的数据集，以下关于数据清洗的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过删除包含过多缺失值的行或列来处理缺失数据，但这可能导致信息丢失B.对于错误数据，可以通过与其他可靠数据源进行对比或基于数据的逻辑关系进行修正C.重复记录可以直接保留，因为它们不会对数据分析结果产生太大影响D.运用数据填充技术，如使用均值、中位数或众数来填充缺失值，但需要谨慎选择填充方法19、假设要分析股票市场数据的波动性，以下关于波动性分析方法的描述，正确的是：（）A.计算简单移动平均就能准确衡量股票价格的波动性B.标准差越大，说明股票价格的波动性越小C.历史波动率对预测未来股票价格的波动没有参考价值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票价格波动的聚类性和异方差性20、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。假设我们在分析文本数据，以下哪种特征提取方法可能有助于将文本转化为可用于模型训练的数值特征？（）A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.以上都是二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）阐述数据分析师在处理大规模数据时应注意的问题，包括内存管理、计算效率等，并介绍一些优化技巧。2、（本题5分）描述数据隐私保护的重要性和常见方法，如数据脱敏、加密技术等，并说明在数据分析过程中如何遵循相关法规和道德准则。3、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的特征构建和选择以提高模型性能？请阐述常用的方法和技术，并举例说明在实际项目中的应用。4、（本题5分）在数据分析项目中，如何进行有效的数据探索性分析？包括描述性统计、数据分布观察等，并说明其目的和意义。5、（本题5分）阐述数据挖掘中的分类不平衡问题，说明解决该问题的方法和技术，如代价敏感学习，并举例说明其应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某连锁酒店收集了各分店的入住率、客户评价、价格等数据。分析不同分店的经营状况，制定定价和营销策略，提升整体业绩。2、（本题5分）某在线音乐平台记录了用户的听歌历史、收藏歌曲、评论等数据。分析用户的音乐口味，为个性化推荐和版权采购提供参考。3、（本题5分）某在线旅游平台掌握了不同目的地的旅游产品预订数据、用户评价、旅游淡旺季等信息。研究怎样利用这些数据进行目的地营销和产品优化。4、（本题5分）一家汽车销售公司拥有车辆销售数据，包括车型、价格、颜色、销售地点、购买者年龄等。探究不同年龄层购买者对车型和颜色的选择偏好以及价格敏感度。5、（本题5分）一家烘焙店拥有销售数据、顾客口味偏好、新品反馈等。研发新的烘焙产品，优化店铺经营策略。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在当今数字化时代，企业积累了海量的数据。以某大型电商企业为例，论述如何运用数据分析来优化其商品推荐系统，包括数据收集、特征工程、模型选择与训练、评估指标等方面，以及如何根据分析结果不断改进推荐效果，