2025年高职智慧旅游技术应用（旅游数据分析与应用）试题及答案

2025年高职智慧旅游技术应用（旅游数据分析与应用）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。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题后的括号内。1.以下哪种数据类型不属于旅游数据分析中常见的结构化数据？（）A.游客年龄分布数据B.景区门票销售记录C.旅游评论的文本内容D.酒店入住率数据2.旅游数据挖掘中，用于发现数据中潜在模式和规律的算法是（）A.聚类算法B.关联规则算法C.决策树算法D.以上都是3.分析旅游景区的客流量数据时，哪种图表能直观展示不同时间段的流量变化趋势？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图4.在旅游数据分析中，数据清洗不包括以下哪个操作？（）A.缺失值处理B.数据标准化C.重复数据删除D.异常值检测5.某旅游目的地的游客来源地数据属于（）A.定类数据B.定序数据C.定距数据D.定比数据6.旅游大数据的特点不包括（）A.数据量大B.类型单一C.增长速度快D.价值密度低7.以下哪个指标可以衡量旅游酒店的服务质量？（）A.房价B.入住率C.顾客满意度评分D.房间数量8.旅游数据分析中，进行相关性分析主要是为了（）A.确定变量之间的因果关系B.衡量变量之间的关联程度C.预测变量的未来值D.对数据进行分类9.若要分析不同季节旅游产品的销售情况，适合采用的数据分析方法是（）A.时间序列分析B.回归分析C.因子分析D.聚类分析10.旅游数据分析的流程不包括（）A.数据采集B.数据可视化C.数据销毁D.数据建模11.分析旅游市场中不同年龄段游客的消费偏好，哪种数据分析方法比较合适？（）A.主成分分析B.判别分析C.对应分析D.方差分析12.旅游数据仓库的作用不包括（）A.存储大量历史数据B.方便数据查询和分析C.实时更新数据D.整合多源数据13.在旅游数据分析中，以下哪种数据可视化工具常用于展示数据的分布情况？（）A.热力图B.雷达图C.箱线图D.甘特图14.对于旅游景区的游客行为分析，以下哪种数据收集方式不常用？（）A.景区内的监控摄像头B.游客问卷调查C.卫星定位系统D.社交媒体平台数据爬取15.旅游数据分析中，数据预处理的目的不包括（）A.提高数据质量B.减少数据量C.便于后续分析D.增加数据维度16.分析旅游行程中各个景点停留时间与游客满意度之间的关系，可采用（）A.线性回归分析B.逻辑回归分析C.时间序列回归分析D.多元线性回归分析17.以下哪个不是旅游数据分析中常用的统计量？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差E.方差F.极差G.以上都是常用统计量18.旅游数据分析中，数据挖掘的主要任务不包括（）A.分类B.聚类C.预测D.数据加密19.分析旅游目的地的旅游热度随时间的变化规律，应使用（）A.趋势分析B.聚类分析C.关联分析D.因子分析20.旅游数据分析中，数据可视化的原则不包括（）A.准确性原则B.美观性原则C.复杂性原则D.易读性原则第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述旅游数据分析在旅游行业中的重要性。22.（10分）请说明常用的旅游数据收集方法有哪些，并举例说明。23.（15分）给定某旅游景区近一年的游客人数数据如下：1月1000人，2月1200人，3月1500人，4月1800人，5月2000人，6月2200人，7月2500人，8月2300人，9月2000人，10月1800人，11月1500人，12月1200人。要求：（1）计算该景区游客人数的均值、中位数和众数。（2）绘制该景区游客人数的折线图，并分析其变化趋势。24.（15分）材料：某旅游公司收集了游客的年龄、性别、旅游目的地、旅游花费、旅游满意度等数据。问题：（1）若要分析不同性别游客的旅游花费差异，应采用什么数据分析方法？（2）如何通过数据挖掘找出旅游花费与旅游满意度之间的潜在关系？（3）请设计一个数据分析方案，以了解该旅游公司的主要客源地。25.（20分）材料：某旅游景区在旅游旺季和淡季的游客流量数据如下：旺季平均每天游客量为5000人，标准差为500人；淡季平均每天游客量为1000人，标准差为100人。问题：（1）计算旺季和淡季游客流量的离散系数，并比较两者的离散程度。（2）若该景区想要在淡季吸引更多游客，根据数据分析结果，提出一些可行的建议。答案：1.C2.D3.B4.B5.A6.B7.C8.B9.A10.C11.C12.C13.C14.C15.D16.A17.G18.D19.A20.C21.旅游数据分析在旅游行业中具有极其重要的地位。它能帮助旅游企业精准了解市场需求，如通过分析游客来源地、年龄、消费偏好等，针对性开发产品。可优化旅游资源配置，依据景区客流量等数据合理安排人力物力。还能提升服务质量，根据游客反馈改进服务。同时有助于预测旅游趋势，提前布局，增强企业竞争力，推动旅游行业健康发展。22.常用的旅游数据收集方法有多种。问卷调查法，比如针对游客对旅游产品满意度进行调查。观察法，在景区观察游客行为、停留时间等。网络爬虫技术，可从旅游相关网站收集游客评论等信息。酒店、景区等内部系统记录，如入住登记、门票销售数据等。还有访谈法，与旅游从业者、游客进行交流获取信息。23.（1）均值：(1000+1200+1500+1800+2000+2200+2500+2300+2000+1800+1500+1200)÷12=1800人；中位数：将数据从小到大排列，中间两个数是1800和2000，中位数为(1800+2000)÷2=1900人；众数：各数据出现次数相同，无众数。（2）绘制折线图后可看出，1-7月游客人数呈上升趋势，7月达到最高，之后逐渐下降。24.（1）可采用独立样本t检验分析不同性别游客的旅游花费差异。（2）通过关联规则挖掘算法找出旅游花费与旅游满意度之间的潜在关系。（3）先对旅游目的地数据进行分类统计，计算各地区游客数量占比，占比高的即为主要客源地；也可分析不同客源地游客的其他特