裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁濰坊職業學院《數據分析與大數據技術的數學基礎》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在數據分析中，若要比較多個總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設檢驗D.以上都是2、在數據庫管理中，若要確保數據的一致性和完整性，通常會使用哪種約束？（）A.主鍵約束B.外鍵約束C.唯一約束D.以上都是3、數據分析中的生存分析常用于研究事件發生的時間。假設我們要研究患者接受某種治療后疾病復發的時間，以下哪個概念是生存分析中的關鍵指標？（）A.生存函數B.風險函數C.中位生存時間D.以上都是4、當分析一個社交媒體平臺上用戶的行為數據，包括發布內容的頻率、互動情況、關注對象等，以了解用戶的興趣和社交網絡結構。考慮到數據的多樣性和復雜性，以下哪種數據可視化方式可能有助于更直觀地呈現分析結果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網絡圖5、在數據分析中，數據的歸一化和標準化是常見的操作。假設你有一個包含不同量綱特征的數據集，以下關于這兩種操作的作用，哪一項是最關鍵的？（）A.使數據符合正態分布，便于進行統計分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數據的多樣性和復雜性D.沒有實際作用，可以忽略6、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7、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8、在數據分析中，選擇合適的數據分析方法至關重要。關于描述性統計分析和推斷性統計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統計分析主要用于對數據的集中趨勢、離散程度和分布形態進行描述和總結B.推斷性統計分析則是基于樣本數據對總體特征進行估計和假設檢驗C.描述性統計分析只能提供數據的基本信息，對于深入了解數據的內在規律和關系作用有限D.在實際應用中，通常先進行描述性統計分析，然后根據研究目的和數據特點選擇是否進行推斷性統計分析9、在進行數據分析時，如果想要了解數據的分布形態，以下哪種統計圖形最適合？（）A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖10、在構建數據分析模型時，過擬合是一個常見的問題。假設一個模型在訓練集上表現非常好，但在測試集上表現很差，這可能表明發生了什么？（）A.模型過于簡單，無法捕捉數據中的復雜模式B.模型過于復雜，對訓練數據過度擬合C.數據中存在噪聲，影響了模型的性能D.測試集的數據質量有問題11、數據分析中的生存分析用于研究事件發生的時間。假設我們要研究患者的生存時間。以下關于生存分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以計算生存率、中位生存時間等指標B.Cox比例風險模型常用于生存分析中的風險因素評估C.生存分析只適用于醫學領域，在其他領域沒有應用D.可以考慮協變量對生存時間的影響12、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。假設我們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，以下哪種假設檢驗方法可能適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.以上都有可能，取決于數據特點13、在數據分析的關聯規則挖掘中，以下關于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）A.支持度表示項集在數據集中出現的頻率B.置信度表示在包含前提項集的事務中同時包含結果項集的概率C.支持度和置信度越高，關聯規則越有價值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關聯規則14、在進行數據分析時，需要對數據進行預處理以提高分析的準確性和效率。假設要處理一個包含大量文本數據的數據集，需要將文本轉換為可分析的數值形式。以下哪種文本預處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權C.主題模型D.情感分析15、數據分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關系，而不僅僅是相關性。假設我們想要研究某種藥物是否真正導致了病情的改善，以下哪種方法或設計可以幫助我們進行因果推斷？（）A.隨機對照試驗B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點回歸設計D.以上都是16、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17、在數據倉庫和數據集市的建設中，需要考慮數據的整合和存儲。假設要為一個企業構建數據存儲架構，以下關于數據倉庫和數據集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數據倉庫，不考慮數據集市，認為數據倉庫能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數據集市，不與數據倉庫進行有效的集成和協調C.根據企業的規模、業務需求和數據特點，合理規劃數據倉庫和數據集市的架構，確保數據的一致性和可用性，并明確它們在數據分析中的角色和作用D.不考慮數據的更新和維護，只關注初始的建設18、在數據可視化中，顏色的選擇和使用對于傳達信息有重要影響。假設要在一個圖表中突出顯示關鍵數據，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對比色B.使用相近的柔和色C.隨機選擇顏色D.只使用一種顏色19、在數據分析的地理信息分析中，假設要分析不同地區的銷售數據與地理因素的關系。以下哪種技術或方法可能有助于可視化和理解這種空間關系？（）A.地理信息系統（GIS），繪制地圖和疊加數據B.空間自相關分析，檢測數據的空間依賴性C.克里金插值，估計未采樣點的值D.不考慮地理因素，僅分析銷售數據的數值特征20、在進行數據挖掘任務時，關聯規則挖掘可以發現數據中的頻繁項集。假設在一個超市購物數據集中，發現面包、牛奶和雞蛋經常一起被購買。如果要進一步提高關聯規則的實用性，以下哪個步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動對購買行為的影響C.分析不同時間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述數據分析師如何處理多源異構數據，包括數據整合、轉換和清洗的方法，并舉例說明在實際項目中的應用。2、（本題5分）在進行數據分析時，如何進行數據的探索性分析（EDA）？解釋EDA的主要步驟和目的，以及常用的工具和技術。3、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據標注，包括標注的方法、質量控制和標注人員的管理，并舉例說明標注數據在機器學習中的作用。4、（本題5分）在數據可視化中，如何設計有效的數據故事？請說明數據故事的結構和元素，并舉例說明在數據報告中的應用。5、（本題5分）闡述在數據分析中，如何評估模型的泛化能力，包括使用交叉驗證等技術，解釋其原理和作用，并說明如何提高模型的泛化能力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺積累了大量的商品評論數據，包括文字評價和評分。探討如何對這些評論數據進行情感分析，了解用戶對商品的滿意度。2、（本題5分）某在線陶藝課程平臺積累了學員報名數據、作品展示反饋、課程滿意度等。完善陶藝課程體系和教學服務。3、（本題5分）某外賣平臺的早餐類目存有商家數據，包括菜品類型、銷售額、配送時間、用戶下單時間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時間和用戶下單時間的關聯。4、（本題5分）一家家具品牌的定制沙發業務收集了銷售數據，包括沙發款式、面料材質、尺寸規格、價格、客戶需求等。研究沙發款式和面料材質對價格和客戶需求滿足程度的影響。5、（本題5分）一家旅游公司擁有大量的游客行程安排、消費記錄、景點評價等數據。研究怎樣根據這些數據預測旅游熱點和需求趨勢，優化旅游產品和服務。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）探討