2025年高职智慧旅游技术应用（数据分析与应用）试题及答案

2025年高职智慧旅游技术应用（数据分析与应用）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本卷共20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。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据类型通常用于表示旅游景点的名称？（）A.数值型B.字符型C.日期型D.布尔型2.对旅游游客年龄数据进行分组分析时，适合采用的统计图表是（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.箱线图3.在旅游数据分析中，用于衡量数据离散程度的指标是（）A.均值B.中位数C.标准差D.众数4.若要分析不同季节旅游收入的变化趋势，应选择的数据分析方法是（）A.聚类分析B.回归分析C.时间序列分析D.关联分析5.从大量旅游评论数据中提取有价值信息的过程属于（）A.数据采集B.数据预处理C.数据分析D.数据可视化6.以下哪个工具常用于旅游数据的清洗和预处理？（）A.ExcelB.PythonC.SPSSD.以上都是7.分析旅游市场中不同性别游客的消费差异，可采用的数据分析方法是（）A.方差分析B.主成分分析C.因子分析D.聚类分析8.旅游景区客流量数据属于（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.以上都不是9.在进行旅游数据分析时，首先要明确的是（）A.分析目的B.数据来源C.分析方法D.数据可视化方式10.用于预测旅游景点未来游客数量的模型是（）A.分类模型B.回归模型C.聚类模型D.关联规则模型11.对旅游酒店服务质量评分数据进行标准化处理的目的是（）A.使数据更美观B.便于不同指标间比较C.增加数据量D.去除噪声12.以下哪种数据分析方法可用于发现旅游产品销售中的关联关系？（）A.决策树B.支持向量机C.关联规则挖掘D.神经网络13.旅游数据分析中，数据挖掘的主要任务不包括（）A.分类B.排序C.聚类D.关联规则挖掘14.若要分析旅游目的地的热门景点分布，可使用的空间数据分析方法是（）A.缓冲区分析B.网络分析C.空间聚类分析D.地形分析15.对旅游用户行为数据进行分析，可帮助旅游企业（）A.降低成本B.提高服务质量C.减少员工数量D.增加竞争对手16.在旅游数据分析中，数据可视化的作用不包括（）A.直观展示数据B.发现数据规律C.提高数据准确性D.辅助决策17.分析旅游市场中不同地区游客的偏好差异，适合采用的数据分析技术是（）A.文本挖掘B.图像识别C.情感分析D.分类算法18.旅游大数据的特点不包括（）A.数据量大B.类型多样C.价值密度高D.处理速度快19.对旅游景区游客满意度调查问卷数据进行分析，可采用的方法是（）A.描述性统计分析B.因果分析C.趋势分析D.以上都可20.在旅游数据分析项目中，数据探索性分析的主要目的是（）A.验证假设B.发现数据特征C.建立模型D.评估模型效果第II卷（非选择题共60分）答题要求：请根据题目要求，在相应位置作答。（一）填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分，共10分。请将答案填写在横线上。1.旅游数据分析的基本流程包括数据采集、______、数据分析和数据可视化。2.在数据预处理中，处理缺失值的方法有删除法、______和插补法。3.常用的数据分析方法有描述性统计分析、______、聚类分析、关联分析等。4.旅游数据可视化的图表类型有柱状图、折线图、饼图、______等。5.用于评估分类模型性能的指标有准确率、召回率、______等。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，共20分。请简要回答问题。1.简述旅游数据分析中数据预处理的主要内容。2.说明回归分析在旅游数据分析中的应用场景。3.举例说明如何通过数据可视化展示旅游数据。4.阐述聚类分析在旅游市场细分中的作用。（三）材料分析题（共15分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：某旅游公司收集了过去一年不同月份的旅游产品销售数据，包括产品名称、销售数量、销售金额、客户年龄、客户性别等信息。1.请指出材料中包含哪些类型的数据？（5分）2.若要分析不同月份旅游产品销售金额的变化趋势，应采用什么数据分析方法？（5分）3.如何通过数据分析找出最受不同年龄段客户欢迎的旅游产品？（5分）（四）综合应用题（共15分）答题要求：根据以下问题，进行详细分析和解答。问题：某旅游景区希望通过数据分析优化景区的运营管理。已知该景区收集了游客的入园时间、停留时间、消费金额、对各景点的评价等数据。1.分析如何利用这些数据提高景区的游客接待能力。（7分）2.探讨如何根据游客对景点的评价改进景区的服务质量。（8分）（五）论述题（共10分）答题要求：本大题共1小题，共10分。请结合所学知识，论述旅游数据分析对旅游行业发展的重要意义。答案：1.B2.A3.C4.C5.C6.D7.A8.A9.A10.B11.B12.C13.B14.C15.B16.C17.D18.C19.D20.B填空题答案：1.数据预处理2.替换法3.相关性分析4.散点图5.F1值简答题答案：1.数据预处理主要内容包括数据清洗（去除重复、错误数据等）、数据集成（整合多源数据）、数据转换（如标准化、归一化等）、数据归约（减少数据量）、处理缺失值和异常值等。2.回归分析在旅游数据分析中的应用场景有预测旅游收入与游客数量、价格等因素的关系；分析旅游成本与各项支出的关系；预测旅游市场规模的变化趋势等。3.例如用柱状图展示不同旅游景点的游客数量对比；用折线图展示旅游收入随时间的变化趋势；用饼图展示不同旅游产品的销售占比等。4.聚类分析可将旅游市场按不同特征细分为不同群体，如按游客消费能力、旅游偏好等聚类，有助于旅游企业针对不同细分市场制定精准营销策略。材料分析题答案：1.包含结构化数据（产品名称、销售数量、销售金额等）和半结构化数据（客户年龄、客户性别）。2.应采用时间序列分析方法。3.通过交叉分析不同年龄段客户与旅游产品的销售情况，找出销售数量或金额高的产品对应的年龄段。综合应用题答案：1.根据入园时间和停留时间分析高峰低谷时段，合理安排工作人员和设施资源，如增加高峰时段售票窗口、开放更多景点等提高接待能力。2.对游客评价进行情感分析和内容分析，找出游客普遍不满意的服务环节，针对性改进，如改善景点卫生、增加导游