學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁武漢設計工程學院《商務統計學》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在進行數據分析時，如果數據不符合正態分布，以下哪種統計方法可能不再適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.線性回歸D.以上都是2、在進行數據關聯和融合時，需要確保數據的一致性和準確性。假設你有來自不同系統的銷售數據和庫存數據，要進行關聯分析。以下關于數據關聯方法的選擇，哪一項是最需要注意的？（）A.根據共同的主鍵或標識符進行精確匹配關聯B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進行關聯C.不進行任何預處理，直接將數據合并，期望自動關聯D.隨機選擇一種關聯方法，不考慮數據的特點3、對于一個不平衡的數據集（某一類別的樣本數量遠多于其他類別），以下哪種處理方法可能會提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網絡D.以上都是4、在數據分析中，數據可視化的目的不僅僅是展示數據。以下關于數據可視化目的的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化的目的是幫助人們更好地理解數據，發現數據中的規律和趨勢B.數據可視化的目的是提高數據分析的效率，減少分析時間和成本C.數據可視化的目的是增強數據的說服力和影響力，使分析結果更容易被接受D.數據可視化的目的是為了讓數據分析報告看起來更漂亮，沒有其他實際作用5、在數據分析的實時數據分析場景中，假設要對不斷產生的數據流進行快速處理和分析，以下哪種技術或架構可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關系型數據庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數據再事后分析6、在數據分析中，數據預處理的步驟包括數據清洗、轉換和歸一化等。假設我們要對一組數值型數據進行預處理。以下關于數據預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據轉換可以將數據映射到不同的范圍或格式，便于后續分析B.歸一化可以將數據縮放到相同的范圍，避免不同量級數據的影響C.數據預處理對數據分析的結果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理7、在數據分析中，以下哪種方法可以用于降低數據的維度同時保留數據的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是8、對于一個包含分類變量和數值變量的數據集，若要進行關聯規則挖掘，以下哪種方法較為合適？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是9、數據分析中的主成分分析（PCA）常用于數據降維。假設我們有一個高維的數據集，其中包含大量相關的特征，通過PCA進行降維時，以下哪個說法是正確的？（）A.降維后的主成分數量一定少于原始特征數量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分數據信息D.以上都是10、在數據分析的過程中，需要對數據進行標準化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數據轉換為統一的尺度。以下哪種情況可能更需要進行數據標準化？（）A.數據的分布比較均勻B.數據的量級差異較大C.數據的類型比較單一D.以上都不是11、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關系，收集了大量數據。以下關于數據預處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數據的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數據進行標準化12、進行數據分析時，需要對數據進行分類。以下關于分類算法的描述，錯誤的是：（）A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機在處理高維數據時表現出色C.K近鄰算法對異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設各個特征之間相互獨立13、在進行數據分析項目時，與業務部門的有效溝通是至關重要的。假設數據分析團隊得出的結論與業務部門的預期不符，以下哪種做法可能是最恰當的？（）A.堅持數據分析結果，要求業務部門接受B.重新檢查分析過程，看是否存在錯誤C.與業務部門深入討論，了解他們的需求和關注點D.放棄當前分析，按照業務部門的意見修改結論14、在進行數據關聯分析時，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設發現購買面包的顧客往往也會購買牛奶，這種關聯規則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格，以促進銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關聯對營銷策略沒有實際意義15、在數據分析中，對于一個包含多個變量的數據集，需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設變量之間存在復雜的非線性關系，以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是自然語言處理在數據分析中的應用，包括文本分類、情感分析等任務，以及常用的技術和工具。2、（本題5分）在大數據環境下，數據分析面臨哪些挑戰？請詳細說明應對這些挑戰的技術和方法。3、（本題5分）數據倉庫在企業數據分析中具有重要地位，請說明數據倉庫與數據庫的主要區別，并闡述構建數據倉庫的關鍵步驟。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）隨著智能手機和移動應用的普及，產生了大量的移動數據。以某移動運營商為例，探討如何運用數據分析來優化網絡資源配置、提升用戶體驗、發現潛在客戶，以及如何解決數據隱私保護和數據安全方面的挑戰。2、（本題5分）在電商直播領域，如何通過對觀眾行為和銷售數據的分析，優化直播內容和營銷策略，提高直播帶貨的效果和轉化率。3、（本題5分）電商平臺的用戶留存策略可以基于數據分析來制定。請探討如何通過用戶行為數據的分析來識別用戶流失的跡象、采取針對性的挽留措施和提升用戶的生命周期價值，同時考慮用戶體驗和平臺盈利的平衡。4、（本題5分）金融行業面臨著復雜的風險和競爭。選取一家商業銀行，論述如何利用數據分析來評估客戶信用風險，包括數據來源、變量選擇、建立信用評分模型，以及如何通過模型監控和優化來降低不良貸款率，同時提高信貸審批效率和準確性。5、（本題5分）在線教育行業的發展依賴于對學生學習數據的分析。以某在線教育機構為例，探討如何通過數據分析來診斷學生的學習問題、提供個性化的學習方案、評估教學質量，以及如何利用數據驅動的方法改進課程設計和教學方法。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線日語學習平臺積累了學習數據、用戶學習目標