2025年統計學期末考試題庫——預測數據分析與決策制定實戰題庫考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題要求：在下列各題的四個選項中，只有一個選項是符合題意的，請將正確選項前的字母填入題后的括號內。1.下列哪項不是預測分析的基本步驟？A.確定目標變量B.收集數據C.構建模型D.評估模型E.提交報告2.在預測分析中，常用的數據預處理方法不包括：A.數據清洗B.數據標準化C.數據轉換D.數據壓縮E.數據去重3.下列哪種回歸模型適用于非線性關系的數據？A.線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.隨機森林E.線性規劃4.在預測分析中，以下哪項不屬于異常值檢測的常見方法？A.基于距離的檢測方法B.基于密度的檢測方法C.基于閾值的檢測方法D.基于分布的檢測方法E.基于關聯規則的檢測方法5.下列哪項不是時間序列分析中的常見技術？A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.人工神經網絡E.樸素貝葉斯6.在預測分析中，以下哪項不是評估模型性能的指標？A.準確率B.精確率C.召回率D.F1分數E.費米分數7.下列哪項不是預測分析中常用的模型集成方法？A.BaggingB.BoostingC.StackingD.DropoutE.K-means8.在預測分析中，以下哪項不是數據可視化的一種類型？A.線圖B.雷達圖C.散點圖D.餅圖E.熱力圖9.在預測分析中，以下哪項不是模型解釋性的方法？A.決策樹B.隨機森林C.人工神經網絡D.LASSO回歸E.解釋性線性模型10.在預測分析中，以下哪項不是預測結果應用場景？A.營銷策略制定B.風險評估C.供應鏈優化D.網絡安全E.健康醫療二、多選題要求：在下列各題的四個選項中，至少有兩個選項是符合題意的，請將正確選項前的字母填入題后的括號內。1.以下哪些是預測分析中的數據類型？A.數值型數據B.分類型數據C.時間序列數據D.文本數據E.圖像數據2.以下哪些是預測分析中的特征工程方法？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征組合E.特征縮放3.以下哪些是預測分析中的常見評估指標？A.準確率B.精確率C.召回率D.F1分數E.AUC值4.以下哪些是預測分析中的模型優化方法？A.調整模型參數B.調整數據預處理方法C.使用不同的模型D.使用不同的算法E.結合模型集成方法5.以下哪些是預測分析中的模型解釋性方法？A.決策樹B.特征重要性C.特征關系D.隨機森林E.LASSO回歸四、簡答題要求：請根據所學知識，簡要回答以下問題。1.簡述預測分析在商業決策中的應用場景。2.解釋什么是特征選擇，并簡要說明其在預測分析中的作用。3.描述交叉驗證在模型評估中的作用，并說明其優勢。五、論述題要求：結合實際案例，論述如何運用預測分析解決實際問題。1.請結合一個實際案例，說明如何運用預測分析進行客戶流失預測，并簡要闡述預測模型的選擇和評估過程。六、計算題要求：請根據給定數據，進行相關計算，并簡要說明計算過程。1.已知某電商平臺在過去一年的月度銷售額數據如下表所示：|月份|銷售額（萬元）||----|--------------||1月|80||2月|85||3月|90||4月|95||5月|100||6月|105||7月|110||8月|115||9月|120||10月|125||11月|130||12月|135|請使用移動平均法預測下一個月的銷售額。本次試卷答案如下：一、單選題1.D解析：預測分析的基本步驟包括確定目標變量、收集數據、構建模型、評估模型和應用模型。提交報告是應用模型后的步驟，不屬于基本步驟。2.D解析：數據預處理方法包括數據清洗、數據標準化、數據轉換和數據去重，數據壓縮不屬于數據預處理方法。3.A解析：線性回歸適用于線性關系的數據，而多元線性回歸是線性回歸的擴展，適用于多個自變量與因變量之間的關系。邏輯回歸適用于分類問題，隨機森林適用于非線性關系的數據。4.E解析：異常值檢測的常見方法包括基于距離的檢測方法、基于密度的檢測方法、基于閾值的檢測方法、基于分布的檢測方法和基于關聯規則的檢測方法，樸素貝葉斯屬于分類算法。5.E解析：時間序列分析中的常見技術包括移動平均法、指數平滑法、ARIMA模型和人工神經網絡，樸素貝葉斯不屬于時間序列分析技術。6.E解析：評估模型性能的指標包括準確率、精確率、召回率、F1分數和AUC值，費米分數不屬于評估模型性能的指標。7.D解析：模型集成方法包括Bagging、Boosting、Stacking和Dropout，K-means是聚類算法，不屬于模型集成方法。8.D解析：數據可視化的一種類型包括線圖、雷達圖、散點圖、餅圖和熱力圖，不屬于數據可視化類型的是網絡圖。9.C解析：模型解釋性的方法包括決策樹、特征重要性、特征關系、隨機森林和LASSO回歸，人工神經網絡通常難以解釋。10.E解析：預測結果應用場景包括營銷策略制定、風險評估、供應鏈優化、網絡安全和健康醫療，不屬于預測結果應用場景的是數據挖掘。二、多選題1.ABCDE解析：預測分析中的數據類型包括數值型數據、分類型數據、時間序列數據、文本數據和圖像數據。2.ABCDE解析：預測分析中的特征工程方法包括特征提取、特征選擇、特征變換、特征組合和特征縮放。3.ABCDE解析：預測分析中的常見評估指標包括準確率、精確率、召回率、F1分數和AUC值。4.ABCDE解析：預測分析中的模型優化方法包括調整模型參數、調整數據預處理方法、使用不同的模型、使用不同的算法和結合模型集成方法。5.ABCD解析：模型解釋性的方法包括決策樹、特征重要性、特征關系、隨機森林和LASSO回歸。四、簡答題1.預測分析在商業決策中的應用場景包括：市場預測、客戶流失預測、庫存管理、銷售預測、風險管理、產品推薦、價格優化等。2.特征選擇是從原始特征集中選擇對模型預測效果有顯著影響的特征，以提高模型的預測性能和降低模型復雜度。3.交叉驗證是一種常用的模型評估方法，通過將數據集劃分為訓練集和驗證集，在訓練集上訓練模型，在驗證集上評估模型性能，以減少模型評估的隨機性。五、論述題1.案例一：客戶流失預測-預測模型選擇：邏輯回歸、決策樹、隨機森林-模型評估過程：1.數據收集：收集客戶的基本信息、購買記錄、服務使用情況等數據。2.數據預處理：對數據進行清洗、標準化和特征工程。3.模型訓練：在訓練集上訓練邏輯回歸、決策樹和隨機森林模型。4.模型評估：在驗證集上評估模型的性能，包括準確率、精確率、召回率和F1分數。5.模型選擇：根據評估結果選擇性能最佳的模型作為最終預測模型。六、計算題1.使用移動平均法預測下一個月的銷售額：-計算公式：MA(n)=(S1+S2+...+Sn)/n，其中MA(n)表示第n期的移動平均值，S1至Sn表示前n期的銷售額。-計算過程：1.計算前1期的移動平均值：MA(1)=(80)/1=802.計算前2期的移動平均值：MA(2)=(80+85)/2=82.53.計算前3期的移動平均值：MA(3)=(80+85+90)/3=854.依此類推，計算前