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頁濰坊醫學院

《數據分析基于課程設計》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、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2、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3、在數據分析中，數據倉庫的建設需要多方面的專業知識。以下關于數據倉庫建設所需專業知識的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫建設需要數據庫管理、數據建模、數據分析等方面的專業知識B.數據倉庫建設需要了解業務需求和數據特點，以便設計出合適的架構和模型C.數據倉庫建設只需要技術人員參與，業務人員不需要了解數據倉庫的建設過程D.數據倉庫建設需要不斷學習和掌握新的技術和方法，以適應不斷變化的需求4、在數據分析中，數據倉庫是存儲和管理數據的重要工具。以下關于數據倉庫的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫可以整合來自不同數據源的數據，為數據分析提供統一的數據視圖B.數據倉庫中的數據通常是經過清洗和轉換的，具有較高的數據質量C.數據倉庫的建設需要投入大量的時間和資源，且維護成本較高D.數據倉庫只適用于大型企業，對于中小企業來說沒有必要建設5、在數據分析中，數據集成用于將多個數據源的數據合并在一起。假設要集成來自不同數據庫的銷售數據和客戶數據，以下關于數據集成的描述，哪一項是不準確的？（）A.需要解決數據格式不一致、字段命名差異等問題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來實現數據的抽取、轉換和加載C.數據集成過程中可能會引入重復數據和數據沖突，需要進行處理D.數據集成可以隨意進行，不需要考慮數據的質量和一致性6、在數據分析中，若要檢驗數據是否具有獨立性，應使用哪種檢驗方法？（）A.卡方檢驗B.F檢驗C.t檢驗D.秩和檢驗7、對于一個時間序列數據，若要預測未來幾個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.移動平均模型B.指數平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以8、在數據清洗過程中，若發現數據存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對異常值進行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產生的原因后再決定處理方式9、對于一個分類問題，如果不同類別的樣本數量差異較大，在評估模型性能時，以下哪種指標需要特別關注？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都是10、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11、在數據分析項目中，數據隱私和安全是需要重點關注的問題。假設我們在處理包含個人敏感信息的數據，以下哪種措施可以有效地保護數據隱私？（）A.數據加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是12、在數據庫中，若要執行事務處理以確保數據的一致性，以下哪個特性是關鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性13、在數據分析中，大數據技術為處理海量數據提供了支持。假設要處理一個PB級別的數據集，以下關于大數據技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.Hadoop生態系統中的HDFS用于分布式存儲數據，能夠擴展到大規模的集群B.MapReduce編程模型可以實現并行處理，提高數據處理的效率C.大數據技術只適用于處理結構化數據，對于非結構化和半結構化數據無能為力D.實時處理大數據可以使用SparkStreaming或Flink等框架14、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15、假設要分析某公司產品在不同市場的銷售趨勢，同時考慮市場的競爭情況和宏觀經濟環境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是16、假設要分析某網站不同頁面的訪問量分布情況，以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問量的集中程度和離散程度？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是17、在進行數據分析時，異常值的檢測和處理是重要的環節。假設我們在分析一組生產線上的產品質量數據。以下關于異常值的描述，哪一項是不準確的？（）A.異常值可能是由于數據錄入錯誤或特殊情況導致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對于異常值，應該立即刪除，以免影響分析結果D.對異常值的處理需要根據具體情況進行判斷，有時需要進一步調查原因18、在數據分析中，數據可視化是重要的環節。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖19、數據分析中的數據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。假設要展示一個公司在過去十年中不同產品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區的銷售情況。以下哪種數據可視化方式最能清晰地呈現這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖20、對于數據分析中的因果推斷，假設要確定一個因素是否真正導致了某種結果。以下哪種方法或思路在進行因果分析時可能是關鍵的？（）A.隨機對照試驗B.觀察性研究結合工具變量C.反事實推理D.僅根據相關性得出因果結論二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）描述數據挖掘中的關聯分析和序列分析的區別，舉例說明它們在零售行業中的應用，并解釋如何從分析結果中獲取有價值的信息。2、（本題5分）在數據分析中，如何處理時間序列中的趨勢和季節性成分？請介紹分解時間序列的方法和步驟，并舉例說明。3、（本題5分）在進行時間序列分析時，如何選擇合適的模型？請考慮數據特點、預測目標等因素，并舉例說明不同模型的適用情況。4、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的倫理風險評估，包括數據歧視、隱私泄露等方面的評估和防范措施。5、（本題5分）闡述在數據分析中，如何處理類別型數據，包括編碼方法（如獨熱編碼、標簽編碼）的選擇和應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家烘焙店擁有銷售數據、顧客口味偏好、新品反饋等。研發新的烘焙產品，優化店鋪經營策略。2、（本題5分）某快遞公司收集了不同地區的快遞包裹重量、體積、運輸距離等數據。分析怎樣借助這些數據優化快遞費用的計算和運輸資源的分配。3、（本題5分）一家手機應用商店的工具類應用記錄了下載和使用數據，包括應用功能、下載量、使用頻率、用戶評分等。探討應用功能與下載量和使用頻率的相關性。4、（本題5分）某金融科技公司積累了大量的移動支付數據，包括交易金額、交易時間、交易地點等。探討如何利用這些數據進行風險評估和反欺詐監測。5、（本題5分）一家快遞公司記錄了包裹的運輸數據，包括發貨地、收貨地、重量、運輸時間、費用等。研究不同發貨地和收貨地之間的運輸時間和費用差異。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析在電信運營商的用戶通話和流量使用數據中，如何進行用戶行為分析，推出個性化的套餐和增值服務。2、（本題10分）