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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1页毕节工业职业技术学院
《社会调查理论与方法》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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,若要对数据进行标准化处理,以下哪种方法较为常见?()A.Z-score标准化B.Min-Max标准化C.小数定标标准化D.以上都是2、在数据分析中,若要比较不同组数据的离散程度,以下哪个指标可以使用?()A.方差B.均值C.中位数D.众数3、在对一个城市的空气质量数据进行分析,例如污染物浓度、气象条件、季节因素等,以制定环境政策和改善空气质量。以下哪种分析方法可能有助于找出主要的污染源和影响因素?()A.方差分析B.因果分析C.判别分析D.以上都是4、当分析一个移动应用的用户使用数据,比如使用频率、功能使用情况、用户留存率等,以改进应用的功能和用户体验。为了增加用户留存率,以下哪种策略可能是有效的?()A.推出新的功能B.优化应用的界面设计C.加强用户互动和社交元素D.以上都是5、在进行数据可视化时,若要展示数据的分布和趋势,以下哪种组合的图表较为合适?()A.直方图和折线图B.箱线图和散点图C.饼图和柱状图D.雷达图和树形图6、在数据挖掘中,若要对数据进行分类,以下哪种算法对噪声和缺失值具有较好的容忍性?()A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.随机森林7、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8、在进行数据关联分析时,例如分析超市购物篮中的商品组合。假设发现购买面包的顾客往往也会购买牛奶,这种关联规则具有较高的支持度和置信度。这对超市的营销策略可能有什么启示?()A.可以将面包和牛奶放在相邻的货架上,方便顾客购买B.降低面包或牛奶的价格,以促进销售C.减少面包或牛奶的库存,避免积压D.这种关联对营销策略没有实际意义9、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10、对于一个存在异常值的数据集合,以下哪种描述性统计量对异常值较为敏感?()A.中位数B.众数C.均值D.四分位数11、数据分析中的文本挖掘用于从文本数据中提取有价值的信息。假设要分析大量的客户评论数据,以了解客户对产品的满意度,以下哪种技术可能是关键的第一步?()A.词频统计B.情感分析C.主题建模D.命名实体识别12、在数据挖掘中,关联规则挖掘是一种常见的方法。以下关于关联规则的描述,正确的是:()A.关联规则只能用于发现商品之间的购买关联B.支持度表示同时购买两种商品的顾客比例C.置信度越高,说明规则的可靠性越强D.提升度小于1时,表示两种商品存在负相关关系13、对于一个具有多个特征的数据集合,若要进行特征工程,以下哪些操作可能会被执行?()A.特征缩放B.特征选择C.特征构建D.以上都是14、在数据分析中,数据清洗是重要的前置步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集,其中存在缺失值、错误数据和重复记录。以下关于数据清洗方法的描述,正确的是:()A.直接删除包含缺失值的记录,以快速简化数据集B.对于错误数据,可以根据经验进行手动修正,无需考虑数据的分布和规律C.使用均值或中位数来填充缺失值,不考虑数据的特征和潜在影响D.采用合适的算法和工具,识别并处理重复记录、缺失值和错误数据,同时考虑数据的特点和业务需求15、在数据分析中,若要检验数据是否具有独立性,应使用哪种检验方法?()A.卡方检验B.F检验C.t检验D.秩和检验16、在进行数据分析项目时,与业务部门的有效沟通是至关重要的。假设数据分析团队得出的结论与业务部门的预期不符,以下哪种做法可能是最恰当的?()A.坚持数据分析结果,要求业务部门接受B.重新检查分析过程,看是否存在错误C.与业务部门深入讨论,了解他们的需求和关注点D.放弃当前分析,按照业务部门的意见修改结论17、主成分分析(PCA)是一种数据降维技术。假设要对高维数据进行降维以便于分析和可视化,以下关于主成分分析的描述,正确的是:()A.不考虑数据的方差和相关性,直接进行主成分提取B.提取过多的主成分,导致信息冗余,增加分析的复杂性C.合理确定保留的主成分数量,使其能够在最大程度保留原始数据信息的同时降低维度,并解释主成分的含义D.认为主成分分析可以适用于所有类型的数据,不进行数据的预处理和适用性评估18、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19、在数据分析中,对于一个包含大量金融交易数据的数据集,需要检测是否存在异常交易行为,例如突然的大额交易、频繁的小额交易等。以下哪种技术可能在异常检测中发挥重要作用?()A.聚类分析B.决策树C.孤立森林算法D.以上都不是20、假设我们要评估一个分类模型的性能,除了准确率外,以下哪个指标还能反映模型对于不同类别的区分能力?()A.召回率B.F1值C.均方误差D.混淆矩阵21、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.关联规则算法C.神经网络算法D.遗传算法22、数据分析中的异常检测用于发现数据中的异常值或离群点。假设我们在分析生产线上的产品质量数据,以下哪种异常检测方法可能适用于检测突然出现的质量下降?()A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.以上都是23、数据分析中的生存分析常用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者接受某种治疗后疾病复发的时间,以下哪个概念是生存分析中的关键指标?()A.生存函数B.风险函数C.中位生存时间D.以上都是24、在数据分析中,数据仓库用于存储和管理大量的数据。假设一个企业要建立数据仓库。以下关于数据仓库的描述,哪一项是错误的?()A.数据仓库中的数据通常是经过整合和清洗的,质量较高B.数据仓库支持复杂的查询和分析操作,能够快速返回结果C.数据仓库的数据更新频率较低,一般是定期批量更新D.数据仓库可以直接替代业务系统中的数据库,用于日常的事务处理25、在进行数据可视化时,颜色的选择和运用可以影响信息的传达效果。假设你要展示不同产品类别的销售业绩对比,以下关于颜色选择的原则,哪一项是最需要遵循的?()A.选择鲜艳和对比度高的颜色,吸引观众注意力B.使用随机的颜色分配,增加视觉的多样性C.基于数据的逻辑和意义,选择有区分度且符合认知习惯的颜色D.只使用自己喜欢的颜色,不考虑数据的特点26、在数据分析中,特征工程用于从原始数据中提取有意义的特征。假设要对文本数据进行特征工程,以下关于特征工程的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用词频-逆文档频率(TF-IDF)来衡量单词在文本中的重要性B.词嵌入技术,如Word2Vec,可以将单词表示为低维向量C.特征工程只需要考虑数据的数值特征,对于文本等非数值特征不需要处理D.特征选择可以去除冗余和无关的特征,提高模型的效率和性能27、在数据分析中,假设检验是一种常用的统计方法。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩,以下关于假设检验的描述,哪一项是不准确的?()A.首先需要提出原假设和备择假设,然后根据样本数据计算检验统计量B.如果p值小于预先设定的显著性水平,就拒绝原假设,认为新教学方法有效C.假设检验的结果完全取决于样本数据的大小和分布,与研究问题的实际情况无关D.可以通过控制样本量和显著性水平来平衡检验的灵敏度和特异性28、在进行数据分析时,数据的标准化或归一化处理常常是必要的。假设我们有一组特征数据,取值范围差异较大,以下哪种标准化方法可以将数据映射到特定的区间,例如[0,1]?()A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上都是29、在进行数据可视化时,颜色的选择有一定的技巧。以下关于颜色使用的描述,错误的是:()A.避免使用过多的颜色,以免造成视觉混乱B.颜色的亮度和饱和度差异越大,对比越明显C.可以随意选择颜色,只要自己觉得美观就行D.对于重要的数据,可以使用醒目的颜色突出显示30、在数据分析项目中,项目管理和团队协作至关重要。假设一个团队正在进行一个大型数据分析项目。以下关于项目管理的描述,哪一项是不正确的?()A.明确项目目标和需求,制定详细的项目计划和时间表B.合理分配团队成员的任务,充分发挥每个人的优势C.项目过程中不需要进行沟通和协调,各自完成自己的任务即可D.及时监控项目进度,对出现的问题和风险进行有效的管理和控制二、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)探讨在社交媒体监测中,如何运用数据分析及时发现热点话题和舆论趋势,为企业和政府的决策提供参考。2、(本题5分)在物流行业的绿色发展中,如何利用数据分析来降低碳排放、优化能源使用和选择环保运输方式?请论述数据分析在推动物流可持续发展中的作用、数据采集的难点和解决方案。3、(本题5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,以提高用户满意度和购买转化率。4、(本题5分)随着智慧城市的建设,城市各个系统产生了海量的数据。论述如何通过数据分析技术,像城市交通流量预测、资源分配优化等,提升城市的运行效率和居民生活质量,同时思考在数据治理架构、数据安全保障和跨部门协作方面的挑战及应对措施。5、(本题5分)在金融投资顾问服务中,如何借助数据分析为客户提供个性化的投资组合建议、风险评估和资产配置方案?请详细分析客户数据的利用、市场趋势的预测和投资策略的调整。三、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)说明在数据分析中如何进行数据的脱敏处理以保护敏感信息?请阐述常见的脱敏方法和技术,并举例说明在实际项目中的应用。2、(本题5分)解释数据仓库中的数据分区策略,说明其目的和常见的分区方式,如范围分区、哈希分区等,并举例说明。3、(本题5分)阐述随机森林算法的特点和优势,与单个决策树相比,它在性能和稳定性方面有何改进,并举例
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