自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁長春醫學高等專科學校《交通大數據分析與處理》

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15個小題，每小題1分，共15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，若要檢驗數據是否來自于某個特定的分布，應使用哪種檢驗方法？（）A.卡方擬合優度檢驗B.Kolmogorov-Smirnov檢驗C.Shapiro-Wilk檢驗D.以上都是2、在數據分析中，假設檢驗是常用的方法之一。在進行雙側檢驗時，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.拒絕原假設B.接受原假設C.無法得出結論D.原假設可能成立3、對于一個具有多個特征的數據集，若要進行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是4、對于一個時間序列數據，若要預測未來一段時間的數值，以下哪種預測方法通常不依賴歷史數據的季節性特征？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.線性回歸法D.季節性指數法5、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6、在進行數據分析時，如果想要研究兩個變量之間是否存在因果關系，以下哪種方法比較合適？（）A.相關性分析B.回歸分析C.方差分析D.聚類分析7、在聚類分析中，以下關于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個數KB.初始聚類中心的選擇對最終結果影響不大C.算法通過不斷迭代來優化聚類結果D.適用于處理大規模數據8、在數據分析中，對于高維度的數據，例如基因表達數據、圖像數據等，需要進行降維處理以簡化分析。以下哪種降維方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.局部線性嵌入（LLE）D.以上都是9、在數據分析中，社交網絡分析用于研究人與人之間的關系。假設要分析一個社交網絡中用戶的影響力，以下關于社交網絡分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.中心性指標，如度中心性、介數中心性和接近中心性，可以衡量節點在網絡中的重要性B.社區發現算法可以將網絡劃分為不同的社區，揭示潛在的群體結構C.社交網絡分析只關注節點之間的連接關系，不考慮節點的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網絡中的傳播過程10、數據分析在當今的各個領域都發揮著重要作用。在數據收集階段，以下關于數據質量的描述，不準確的是（）A.數據質量包括準確性、完整性、一致性和時效性等多個方面B.高質量的數據能夠為后續的分析提供可靠的基礎，確保分析結果的有效性C.數據收集時只需要關注數據的數量，質量問題可以在后續的分析中進行處理和修正D.為了保證數據質量，需要在收集過程中制定明確的數據標準和規范，并進行有效的數據驗證11、在進行數據可視化時，顏色的選擇和使用可以影響可視化的效果。假設我們要在一個圖表中區分不同的類別，以下哪個關于顏色選擇的原則是重要的？（）A.對比度高B.符合文化和認知習慣C.考慮色盲人群的可辨識度D.以上都是12、當分析兩個變量之間的關系時，如果散點圖呈現出非線性的趨勢，以下哪種方法可以更好地擬合這種關系？（）A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸13、數據分析中的探索性數據分析（EDA）有助于理解數據的特征和分布。假設我們正在分析一個關于股票市場的數據集，包括股票價格、成交量等變量。在進行EDA時，以下哪種可視化方法可能最有助于發現價格和成交量之間的潛在關系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.箱線圖14、數據分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價值的特征。假設要從一組高度相關的特征中進行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機森林的特征重要性評估D.以上方法都可以15、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二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述神經網絡算法在數據分析中的應用，如多層感知機、卷積神經網絡等，說明其原理和訓練過程。2、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的異常檢測和處理？請闡述常見的異常檢測方法和處理策略，并舉例說明在金融數據中的應用。3、（本題5分）闡述在大數據分析中，流處理和批處理的區別和聯系，以及各自的適用場景和常用技術框架。4、（本題5分）在數據分析中，如何進行數據的降采樣和升采樣？請說明它們的目的和方法，并舉例說明其應用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在汽車行業，車輛的生產數據、銷售數據和售后維修數據等不斷增多。分析如何借助數據分析手段，如質量問題追溯、客戶需求洞察等，提升汽車產品質量和服務水平，同時探討在數據整合難度大、行業競爭激烈和技術更新換代快方面可能面臨的問題及應對方法。2、（本題5分）在制造業的新產品研發中，如何利用數據分析收集用戶需求和市場反饋，指導產品設計和改進，提高產品的市場適應性。3、（本題5分）影視娛樂行業利用數據分析來了解觀眾喜好和優化內容創作。請深入闡述如何通過數據分析來預測影視作品的受歡迎程度、制定營銷策略和開發新的創意，分析數據驅動的決策在影視制作和發行中的優勢和局限性，以及如何應對觀眾需求的快速變化。4、（本題5分）在餐飲行業，數據分析可以用于菜單優化、客戶滿意度分析、庫存管理等方面。論述如何通過數據分析提高餐廳的經營效益、控制成本、提升客戶體驗，并分析外賣數據對餐飲業務的影響。5、（本題5分）分析在金融市場的量化投資策略中，如何運用數據分析構建交易模型，優化投資決策，提高投資績效。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線圍棋教學平臺保存了學生對弈數據、棋力提升情況、教學方法評價等。優化圍棋教學模式和課程安排。2、（本題10分）某在線教育平臺的編程培訓類目保存了學生數據，包括課程難度、學習進度、作業完成情況、就業情況等。分析課程難