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頁南京中醫藥大學《數據分析技術》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1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、關于數據分析中的多變量分析，假設要同時研究多個自變量對因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復雜關系和交互作用？（）A.多元線性回歸B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個變量與因變量的關系2、在進行數據分析時，如果需要對數據進行缺失值處理，同時考慮數據的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機森林插補B.基于聚類的插補C.基于回歸的插補D.以上都不是3、數據分析中的分類算法用于將數據分為不同的類別。假設要構建一個分類模型來預測客戶是否會流失，以下哪種算法可能對處理不平衡的數據集（流失客戶數量遠少于未流失客戶）表現較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林4、數據分析中的特征工程旨在從原始數據中提取有意義的特征。假設我們在分析文本數據，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉化為可用于模型訓練的數值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是5、在評估數據分析模型的性能時，以下指標中，不能用于分類問題的是：（）A.準確率B.均方誤差C.召回率D.F1值6、當分析一組時間序列數據時，發現數據存在明顯的季節性波動。為了消除季節性影響，應該采用哪種方法？（）A.移動平均B.指數平滑C.季節指數法D.線性回歸7、在進行數據可視化時，若要展示數據的分布和趨勢，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達圖和樹形圖8、在進行數據分析時，如果需要對數據進行標準化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是9、在處理大數據集時，分布式計算框架可以提高計算效率。假設要對海量的用戶行為數據進行分析，以下關于分布式計算框架選擇的描述，正確的是：（）A.不考慮數據規模和計算需求，隨意選擇一個分布式框架B.選擇一個復雜但功能強大的分布式框架，不考慮團隊的技術能力和維護成本C.根據數據特點、計算任務和團隊技術水平，選擇合適的分布式計算框架，如Hadoop、Spark等，并進行合理的配置和優化D.認為分布式計算框架可以解決所有性能問題，不關注數據的分區和并行處理策略10、在數據分析的過程中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄等問題。為了獲得高質量的數據用于后續分析，以下哪種數據清洗方法是首先應該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用均值或中位數填充缺失值C.通過數據驗證規則修正錯誤數據D.利用機器學習算法預測缺失值11、在數據分析中，數據清洗是非常重要的一步。以下關于數據清洗的描述，錯誤的是：（）A.數據清洗旨在處理缺失值、異常值和重復值等問題B.可以通過刪除包含缺失值的整行數據來進行處理C.對于異常值，應一律刪除以保證數據的準確性D.重復值的處理需要根據具體情況決定保留或刪除12、在數據挖掘中，若要預測客戶的購買行為，以下哪種方法可能會被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關聯規則挖掘D.以上都有可能13、在數據分析中，數據隱私和安全是必須要考慮的問題。假設我們處理的是敏感的個人數據。以下關于數據隱私和安全的描述，哪一項是不正確的？（）A.應該采取加密、匿名化等技術手段保護數據的隱私B.遵守相關的法律法規，如數據保護法、隱私政策等C.只要數據在內部使用，就不需要考慮數據隱私和安全問題D.對數據的訪問和使用進行嚴格的權限管理，防止數據泄露14、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持某個假設。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的考試成績，需要進行嚴格的假設檢驗。以下哪種假設檢驗方法在這種教育評估場景中最為適用？（）A.t檢驗B.z檢驗C.F檢驗D.卡方檢驗15、數據分析中，經常需要對數據進行可視化展示。以下關于數據可視化的說法，不正確的是：（）A.柱狀圖適合用于比較不同類別之間的數據差異B.折線圖常用于展示數據隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地反映出各部分數據占總體的比例關系D.箱線圖主要用于展示數據的分布范圍，對于數據的集中趨勢展示效果不佳16、在數據挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監督學習算法B.它只能處理數值型數據C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值17、數據分析在市場營銷中有著廣泛的應用。以下關于數據分析在市場營銷中的作用，不正確的是（）A.可以幫助企業了解客戶的行為和偏好，進行精準的市場定位和目標客戶篩選B.通過分析銷售數據和市場趨勢，預測產品的需求，優化庫存管理和供應鏈C.數據分析只能用于評估營銷活動的效果，無法在活動策劃階段提供有價值的建議D.基于數據分析的結果，企業可以制定個性化的營銷策略，提高客戶滿意度和忠誠度18、數據分析中的模型融合可以結合多個模型的優勢提高性能。假設已經建立了多個不同的預測模型，如線性回歸、決策樹和隨機森林，要將它們融合以獲得更準確的預測結果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預測精度？（）A.簡單平均融合B.加權平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同19、在數據分析中，數據隱私和安全是需要關注的重要問題。假設要處理包含個人敏感信息的數據，以下關于數據隱私和安全的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以采用數據加密技術對敏感數據進行加密存儲和傳輸，保護數據的機密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護個人隱私，但需要注意處理方法的合理性C.只要數據在企業內部使用，就不需要考慮數據隱私和安全的問題D.遵守相關的法律法規和行業規范，是保障數據隱私和安全的基本要求20、數據分析中，選擇合適的可視化方法能夠更有效地傳達數據中的信息。假設你要展示不同地區在過去十年間的人口增長趨勢。以下關于可視化方法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.使用餅圖來展示每個地區在特定年份的人口占比B.運用折線圖來呈現各地區人口隨時間的變化情況C.借助柱狀圖比較不同地區在同一時間點的人口數量D.選擇散點圖來分析人口增長與其他因素的關系21、在建立回歸模型時，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.對自變量進行中心化和標準化B.增加樣本量C.剔除一些相關的自變量D.以上都是22、在數據分析的模型評估中，假設建立了一個預測模型，需要評估其性能。除了準確率，以下哪個評估指標對于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準確率和召回率C.均方誤差，用于連續值的預測D.不關注評估指標，認為模型是完美的23、在進行數據預處理時，特征工程是重要的環節。以下關于特征工程的描述，錯誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓練速度B.特征選擇可以去除無關或冗余的特征C.特征構建是從原始數據中創造新的特征D.特征工程對模型的性能沒有影響24、在數據分析中，數據分析的流程包括多個步驟，其中數據探索是一個重要的步驟。以下關于數據探索的描述中，錯誤的是？（）A.數據探索可以幫助人們了解數據的特征和分布B.數據探索可以發現數據中的異常值和噪聲C.數據探索可以確定數據分析的方法和工具D.數據探索只需要對數據進行簡單的統計分析，無需進行深入的挖掘和探索25、在進行數據分析時，如果數據分布呈現右偏態，以下哪種統計量更能代表數據的集中趨勢？（）A.均值B.中位數C.眾數D.標準差26、在數據分析中，數據分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應該明確數據分析的目的和需求B.問題定義應該考慮數據的可用性和可獲取性C.問題定義應該確定數據分析的方法和工具D.問題定義可以根據需要進行調整和修改，以適應不同的情況27、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，包含多個相關的特征。通過PCA降維后，如果解釋方差的比例較低，可能意味著什么？（）A.降維效果較好，保留了主要信息B.丟失了較多的重要信息，需要重新考慮降維方法C.原始數據的質量較差D.對后續的分析和建模沒有影響28、數據分析中，數據挖掘的過程包括多個步驟。以下關于數據挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘的過程包括數據準備、數據挖掘、結果解釋和評估等步驟B.數據準備階段包括數據清洗、數據集成和數據轉換等工作C.數據挖掘階段可以使用多種算法和技術，如決策樹、聚類、關聯規則挖掘等D.數據挖掘的結果不需要進行解釋和評估，直接應用于實際問題即可29、當分析一組數據的離散程度時，以下哪個指標不僅考慮了數據的偏離程度，還考慮了數據的分布形態？（）A.方差B.標準差C.平均差D.變異系數30、在數據分析中，對于時間序列數據，例如股票價格、氣溫變化等，需要進行預測和趨勢分析。以下哪種方法可能在處理時間序列數據時表現較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.以上都不是二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）零售行業通過線上線下渠道收集了大量的顧客購物數據。詳細論述如何運用數據分析，例如顧客忠誠度分析、商品關聯分析等，優化店鋪布局、庫存管理和促銷活動策劃，提高零售企業的競爭力，同時分析在數據隱私法規遵守和消費者信任建立方面的挑戰及解決辦法。2、（本題5分）探討在社交媒體的輿情監測和危機管理中，如何運用數據分析及時發現負面輿情，制定應對策略，維護企業和品牌形象。3、（本題5分）在物流配送中心的選址問題中，如何利用數據分析綜合考慮交通、成本、需求等因素，選擇最優的配送中心位置。4、（本題5分）探討在電商平臺的商品評價數據中，如何運用文本挖掘技術提取關鍵信息，改進商品質量和服務。5、（本題5分）在制造業的設備維護管理中，數據分析可以實現預測性維護。以某工業制造企業為例，分析如何運用數據分析來監測設備運行狀態、預測設備故障、安排維護計劃，以及如何通過預測性維護降低設備停機時間和維修成本。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在處理高維數據時，常用的降維方法除了主成分分析還有哪些？解釋這些方法的工作原理和適用情況。2、（本題5分）在進行數據分析時，如何處理數據的時空相關性？闡述時空數據分析的方法和應用，并舉例說明。3、（本題5分）解釋什么是零樣本學習和少樣本學習，說明其在數據稀缺情況下的應用和挑戰，并舉例分析。4、（本題5分）闡述數據分