广西中医药大学赛恩斯新医药学院《数据可视化项目开发实战》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页广西中医药大学赛恩斯新医药学院《数据可视化项目开发实战》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，数据挖掘算法的选择很重要。以下关于数据挖掘算法选择的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘算法的选择应根据数据的特点、分析目的和计算资源等因素来确定B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题，没有一种算法是万能的C.选择数据挖掘算法时，可以参考其他类似项目的经验，但不能完全照搬D.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，其他因素如计算效率等可以忽略不计2、假设要分析一个电商企业在不同营销渠道的投入和产出数据，以评估渠道的效果和优化营销预算分配。以下哪个指标可能最能反映营销渠道的性价比？（）A.投资回报率（ROI）B.客户获取成本（CAC）C.客户终身价值（CLV）D.以上都是试题1：数据分析在当今的商业和社会领域中发挥着至关重要的作用。它涉及收集、整理、分析和解释数据，以获取有价值的信息和洞察。例如，一家电商企业通过分析用户的购买行为、浏览记录和评价等数据，能够了解消费者的偏好和需求，从而优化产品推荐、库存管理和营销策略。以下关于数据分析的描述，错误的是：A.数据分析只是简单的数据汇总B.能够为决策提供支持C.有助于发现潜在的商业机会D.需要综合运用多种技术和方法试题2：数据收集是数据分析的第一步，有多种方法和渠道。可以通过调查问卷、传感器监测、网络爬虫等方式获取数据。然而，在收集数据时，需要确保数据的准确性、完整性和合法性。例如，设计不合理的调查问卷可能导致数据偏差，而非法获取的数据则不能用于分析。请问以下关于数据收集的说法，正确的是：A.数据收集方法不重要B.无需考虑数据的合法性C.要保证数据的质量D.任何数据都可用于分析试题3：数据清洗是数据分析中不可或缺的环节，旨在处理缺失值、异常值和重复数据等问题。例如，在一个销售数据集中，某些产品的销售数量出现负数，这很可能是异常值，需要进行修正或删除。同时，对于缺失的数据，需要根据具体情况选择合适的方法进行填充。请问以下关于数据清洗的描述，错误的是：A.对数据分析影响不大B.有助于提高数据质量C.处理多种数据问题D.需要选择合适的方法试题4：数据分析中的数据可视化能够将复杂的数据以直观的图表形式呈现，帮助人们更快速地理解数据的含义和趋势。常见的数据可视化形式包括柱状图、折线图、饼图等。例如，通过折线图展示某产品在不同时间段的销售趋势，能够清晰地看出其增长或下降的情况。请问以下关于数据可视化的说法，正确的是：A.不能帮助理解数据B.可视化形式单一C.是数据分析的重要手段D.对分析结果没有影响试题5：描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和总结，包括均值、中位数、众数、方差等指标。例如，对于一组学生的考试成绩，计算其均值可以了解整体的平均水平，而中位数则能反映数据的中间位置情况。请问以下关于描述性统计分析的描述，错误的是：A.不能反映数据特征B.提供数据的基本信息C.是常用的分析方法D.有助于初步了解数据试题6：推断性统计分析用于根据样本数据对总体特征进行推断和估计。例如，通过抽样调查得出一部分消费者对某产品的满意度，进而推断整个消费者群体的满意度情况。这需要运用假设检验、置信区间等方法。请问以下关于推断性统计分析的说法，正确的是：A.结果不准确B.基于样本推断总体C.应用范围有限D.对决策帮助不大试题7：在数据分析中，回归分析用于研究变量之间的关系。线性回归是常见的一种，它假设变量之间存在线性关系。例如，通过建立销售额与广告投入之间的线性回归模型，预测不同广告投入下的销售额。然而，实际情况中变量关系可能并非完全线性。请问以下关于回归分析的描述，错误的是：A.能准确反映变量关系B.有助于预测和解释C.存在多种类型D.需考虑实际情况试题8：聚类分析是将数据对象分组为不同的簇，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。例如，根据客户的消费行为将客户分为不同的群体，以便进行精准营销。请问以下关于聚类分析的说法，正确的是：A.分组结果没有意义B.能发现数据的内在结构C.对营销没有帮助D.操作简单无需技巧试题9：分类算法在数据分析中用于将数据对象分类到不同的类别中。决策树、朴素贝叶斯等是常见的分类算法。例如，通过决策树算法判断信用卡申请是否通过。分类算法的性能取决于数据特征和算法参数的选择。请问以下关于分类算法的描述，错误的是：A.性能不受数据影响B.算法选择很重要C.有助于数据分类D.有多种常见算法试题10：时间序列分析用于研究随时间变化的数据，预测未来的趋势和模式。例如，分析股票价格的历史数据来预测未来的走势。这需要考虑数据的季节性、趋势性和随机性等因素。请问以下关于时间序列分析的描述，正确的是：A.预测结果一定准确B.考虑多种数据因素C.对未来预测没有帮助D.方法简单无需深入研究试题11：数据挖掘是从大量数据中发现潜在的模式和知识。关联规则挖掘、异常检测等是数据挖掘的常见任务。例如，通过关联规则挖掘发现顾客购买某些商品时经常同时购买的其他商品。请问以下关于数据挖掘的说法，错误的是：A.不能发现潜在知识B.处理大量数据C.有多种任务类型D.具有重要的应用价值试题12：在数据分析中，数据仓库用于存储和管理大量的结构化数据，以便进行高效的查询和分析。数据仓库通常采用多维模型进行组织，例如星型模型和雪花模型。请问以下关于数据仓库的描述，正确的是：A.对查询和分析没有帮助B.数据组织方式不重要C.有助于提高分析效率D.不适合存储大量数据试题13：数据分析中的数据预处理包括数据标准化、归一化等操作，目的是使不同量纲和量级的数据具有可比性。例如，将不同地区的销售额数据进行标准化处理，以便进行综合比较。请问以下关于数据预处理的说法，错误的是：A.对分析结果没有影响B.使数据具有可比性C.是必要的操作步骤D.有助于提高分析准确性试题14：在进行数据分析时，选择合适的分析工具和软件非常重要。Excel、Python、R等都是常用的数据分析工具。例如，Python拥有丰富的库和强大的计算能力，适用于复杂的数据分析任务。请问以下关于分析工具选择的描述，正确的是：A.工具选择无关紧要B.不同工具适用场景不同C.无需考虑工具的功能D.任何工具都能完成所有任务试题15：数据分析中的主成分分析用于降低数据的维度，同时保留主要的信息。例如，在处理高维的图像数据时，通过主成分分析减少数据的维度，提高分析的效率和准确性。请问以下关于主成分分析的说法，错误的是：A.不能降低数据维度B.有助于提高分析效率C.保留主要信息D.是一种有效的分析方法试题16：在数据分析的过程中，数据隐私和安全是至关重要的问题。需要采取加密、匿名化等措施来保护数据。例如，对于涉及个人敏感信息的数据，在分析前进行匿名化处理，防止个人信息泄露。请问以下关于数据隐私和安全的描述，正确的是：A.不需要关注B.采取措施进行保护C.对分析没有影响D.不是重要的问题试题17：数据分析在医疗领域有广泛的应用，如疾病预测、药物研发、医疗资源分配等。例如，通过分析患者的病历数据预测疾病的发生风险，为预防和治疗提供依据。请问以下关于数据分析在医疗领域应用的说法，错误的是：A.对医疗没有帮助B.能辅助医疗决策C.应用场景多样D.具有重要的意义试题18：在金融领域，数据分析用于风险评估、投资决策、欺诈检测等方面。例如，通过分析客户的信用记录和财务状况评估信用风险，决定是否给予贷款。请问以下关于数据分析在金融领域应用的描述，正确的是：A.应用价值不大B.能提高决策的科学性C.对风险评估没有作用D.无法辅助投资决策试题19：数据分析中的文本分析用于处理和理解非结构化的文本数据。例如，对社交媒体上的用户评论进行情感分析，了解公众对某一事件的态度。请问以下关于文本分析的说法，错误的是：A.不能处理文本数据B.有助于了解公众意见C.是有意义的分析方向D.有一定的应用场景试题20：在进行数据分析时，建立有效的指标体系非常重要。指标应该具有明确的定义、可度量性和相关性。例如，在评估一个网站的性能时，设定页面访问量、停留时间、转化率等指标。请问以下关于指标体系建立的描述，错误的是：A.对分析没有作用B.指标需要明确清晰C.有助于准确评估D.要考虑指标的相关性试题21：数据分析的结果需要进行有效的解读和沟通，以便决策者能够理解并基于此做出决策。这需要将复杂的分析结果以简洁明了的方式呈现，并解释其含义和影响。例如，通过报告和可视化图表向管理层汇报分析结果。请问以下关于结果解读和沟通的说法，正确的是：A.不需要进行解读和沟通B.以简单方式呈现结果C.对决策没有帮助D.结果解读不重要试题22：在数据分析项目中，团队协作和项目管理至关重要。包括明确项目目标、分配任务、监控进度等。例如，制定详细的项目计划，确保按时完成数据分析任务。请问以下关于团队协作和项目管理的描述，错误的是：A.对项目成功没有影响B.有助于项目顺利进行C.包括多个管理环节D.是重要的工作内容试题23：数据分析中的数据质量评估是确保数据可靠性和可用性的关键步骤。评估指标包括准确性、完整性、一致性等。例如，检查数据中是否存在错误或缺失的关键信息。请问以下关于数据质量评估的说法，正确的是：A.对数据质量影响不大B.评估指标不重要C.确保数据的可靠性D.无需进行质量评估试题24：在大数据环境下，数据分析面临着数据量大、速度快、种类多等挑战。例如，处理海量的实时交易数据需要高效的算法和强大的计算资源。请问以下关于大数据环境下数据分析的描述，错误的是：A.不存在任何挑战B.挑战可以轻松应对C.需要新的技术和方法D.对计算资源要求高试题25：数据分析中的模型评估指标除了准确率、召回率，还有F1值、均方误差等。这些指标从不同角度评估模型的性能。例如，在分类问题中，F1值综合考虑了准确率和召回率。请问以下关于模型评估指标的说法，错误的是：A.不能评估模型性能B.从不同角度进行评估C.有助于选择合适的模型D.对模型改进有指导作用试题26：在数据分析中，A/B测试常用于比较两种不同的方案或策略的效果。例如，比较两个网页设计对用户转化率的影响。这需要控制变量，确保测试结果的可靠性。请问以下关于A/B测试的描述，正确的是：A.结果不可靠B.不能比较方案效果C.控制变量很重要D.对决策没有参考价值试题27：数据分析中的因果推断用于确定变量之间的因果关系，而不仅仅是相关性。例如，确定广告投放是否真正导致了销售额的增长，而不是仅仅存在关联。请问以下关于因果推断的说法，错误的是：A.不能确定因果关系B.比相关性分析更深入C.有助于揭示本质关系D.是有价值的分析方法试题28：在数据分析的伦理方面，需要考虑数据的使用是否合法、公正和对个人权益的保护。例如，未经用户同意使用其个人数据进行分析是不道德和非法的。请问以下关于数据分析伦理的描述，正确的是：A.伦理问题无需考虑B.保护个人权益很重要C.不影响数据分析结果D.对分析过程不重要试题29：数据分析中的数据融合将来自多个数据源的数据进行整合和综合分析。例如，结合内部销售数据和外部市场调研数据，更全面地了解市场情况。请问以下关于数据融合的说法，错误的是：A.对分析没有帮助B.整合多个数据源C.能提供更全面的视角D.是有意义的分析手段试题30：在数据分析的持续优化中，需要根据新的数据和业务需求不断调整分析方法和模型。例如，随着市场环境的变化，重新评估和改进原有的销售预测模型。请问以下关于持续优化的描述，正确的是：A.不需要持续优化B.适应变化的需求C.对结果影响不大D.不是必要的工作环节3、在数据分析中，数据挖掘的算法有很多，其中决策树是一种常用的算法。以下关于决策树的描述中，错误的是？（）A.决策树可以用于分类和回归问题B.决策树的构建过程是自顶向下的C.决策树的叶子节点表示最终的分类结果或预测值D.决策树的算法复杂度较低，适用于大规模数据集4、数据挖掘在发现潜在模式和知识方面具有重要作用。假设要从电商网站的用户购买记录中挖掘用户的购买行为模式，以下关于数据挖掘技术选择的描述，正确的是：（）A.关联规则挖掘可以发现不同商品之间的关联关系，有助于推荐系统的构建B.决策树算法不适合处理这种大量且复杂的用户购买数据C.聚类分析不能用于区分具有不同购买行为的用户群体D.神经网络在数据挖掘中应用有限，效果不如传统方法5、某数据分析项目需要对大量文本数据进行情感分析。以下哪种技术常用于文本情感分析？（）A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.词袋模型6、数据仓库是数据分析的重要基础设施。假设一个企业要构建数据仓库来整合来自不同业务系统的数据，以下哪个步骤是首先要进行的？（）A.确定数据仓库的架构B.进行数据清洗和转换C.定义数据模型D.选择合适的数据库管理系统7、假设我们要预测未来一段时间内的股票价格，以下哪种数据分析方法可能不太适用？（）A.时间序列分析B.线性回归C.聚类分析D.神经网络8、当分析数据的相关性时，以下哪个统计量的值在-1到1之间？（）A.协方差B.相关系数C.决定系数D.方差9、在数据分析的社交网络分析中，假设要研究一个社交平台上用户之间的关系和信息传播。以下哪个指标或概念对于理解网络结构和影响力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量节点的连接数量B.介数中心性，反映节点在路径中的重要性C.接近中心性，体现节点与其他节点的接近程度D.不考虑网络结构，只关注用户发布的内容10、数据可视化在数据分析中有助于直观地理解数据。假设要展示不同地区的销售额分布情况，以下关于数据可视化选择的描述，正确的是：（）A.使用折线图，因为它能够清晰地显示销售额随时间的变化趋势B.采用柱状图，能直观对比不同地区销售额的差异C.选择饼图，以便准确呈现各地区销售额占总销售额的比例D.运用散点图，可分析销售额与其他相关因素的关系11、在数据挖掘中，若要对图像数据进行分析，以下哪种技术可能会被用到？（）A.深度学习B.决策树C.关联规则D.因子分析12、在数据分析的实际应用中，模型的部署和更新是重要环节。假设你已经建立了一个预测模型并投入使用，以下关于模型更新的策略，哪一项是最合理的？（）A.定期重新训练模型，使用最新的数据B.只有当模型性能明显下降时才进行更新C.从不更新模型，认为初始模型足够好D.随机选择时间更新模型13、在处理大数据集时，分布式计算框架可以提高计算效率。假设要对海量的用户行为数据进行分析，以下关于分布式计算框架选择的描述，正确的是：（）A.不考虑数据规模和计算需求，随意选择一个分布式框架B.选择一个复杂但功能强大的分布式框架，不考虑团队的技术能力和维护成本C.根据数据特点、计算任务和团队技术水平，选择合适的分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，并进行合理的配置和优化D.认为分布式计算框架可以解决所有性能问题，不关注数据的分区和并行处理策略14、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据整合在一起。假设要整合来自不同部门的销售数据、库存数据和客户数据，这些数据格式不一致且存在重复和冲突。以下哪种数据集成方法在处理这种复杂的数据整合问题时更能确保数据的一致性和准确性？（）A.基于ETL工具的集成B.手动编写代码进行集成C.直接合并数据，忽略冲突D.随机选择部分数据进行集成15、假设要分析某公司不同产品线的利润贡献度，以下哪种图表能够清晰地展示各产品线的利润占比及排名？（）A.帕累托图B.桑基图C.弦图D.以上都不是16、在数据清洗过程中，若发现数据存在异常值，以下哪种处理方式较为合理？（）A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式17、在进行数据探索性分析时，我们需要对数据的分布、相关性等进行初步了解。假设我们有一个包含多个变量的数据集。以下关于探索性分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.绘制直方图可以观察数据的分布形态，判断是否符合正态分布B.计算相关系数可以衡量变量之间的线性相关性C.探索性分析只是对数据的初步了解，对后续的分析没有实质性的帮助D.可以通过数据可视化和统计摘要来发现数据中的异常值和潜在模式18、在数据分析的关联规则挖掘中，以下关于支持度和置信度的说法，错误的是（）A.支持度表示项集在数据集中出现的频率B.置信度表示在包含前提项集的事务中同时包含结果项集的概率C.支持度和置信度越高，关联规则越有价值D.只考虑支持度和置信度就可以确定有效的关联规则19、在对一个社交网络的用户关系数据进行分析，例如好友关系、群组活动等，以发现社区结构和关键节点。以下哪种算法可能在社区发现和关键人物识别中表现出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是20、数据分析中的数据血缘追踪用于了解数据的来源和流向。假设要追踪一个分析报告中数据的演变过程，以下关于数据血缘追踪的描述，正确的是：（）A.不记录数据的处理步骤和转换过程，无法进行血缘追踪B.简单地记录部分数据的来源，不考虑整个流程C.建立完善的数据血缘管理系统，记录数据的采集、清洗、转换、聚合等全过程，以便清晰地了解数据的来龙去脉和影响范围D.认为数据血缘追踪是额外的工作，对数据分析没有帮助21、在数据分析中，数据挖掘的结果解释和评估是确保结果可靠性的重要环节。以下关于数据挖掘结果解释和评估的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘结果解释和评估应结合具体的业务问题和背景进行B.数据挖掘结果解释和评估可以使用统计方法和可视化工具来辅助C.数据挖掘结果解释和评估应考虑结果的准确性、可靠性和实用性等方面D.数据挖掘结果解释和评估只需要由数据分析师进行，不需要其他人员参与22、在进行数据分析项目时，需要对数据进行探索性分析。以下哪个工具常用于探索性数据分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R23、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（）A.特征选择B.样本数量C.数据的缺失值D.计算资源的大小24、在数据分析中，异常值检测对于发现数据中的异常情况至关重要。假设要在一组生产数据中检测异常值，以下关于异常值检测方法的描述，正确的是：（）A.仅通过观察数据的分布，主观判断异常值，不使用任何定量方法B.采用单一的异常值检测算法，不考虑其局限性和数据特点C.综合运用多种异常值检测方法，结合数据的领域知识和业务背景，对检测结果进行评估和解释D.忽略异常值的存在，认为它们对数据分析结果没有影响25、在进行数据分析时，需要考虑数据的时效性和动态性。假设要分析实时的交通流量数据，以优化交通信号灯控制策略。以下哪种数据分析方法在处理这种实时动态数据时更能及时提供有效的决策支持？（）A.流数据分析B.批量数据分析C.离线数据分析D.以上方法效果相同26、在建立回归模型时，如果自变量的数量较多，为了筛选出对因变量有显著影响的自变量，以下哪种方法经常被使用？（）A.逐步回归B.岭回归C.套索回归D.以上都是27、在数据分析中，数据安全的重要性不言而喻。以下关于数据安全重要性的描述中，错误的是？（）A.数据安全可以保护企业的商业机密和客户隐私B.数据安全可以防止数据的泄露和篡改C.数据安全可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性D.数据安全只需要关注数据的存储和传输过程，无需考虑数据分析的过程28、在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点，不正确的是？（）A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高29、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30、关于数据分析中的数据降维，假设数据集具有高维度，但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率，以下哪种降维方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息C.局