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頁蘇州科技大學天平學院《數據可視化技術》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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2、對于一個包含多個變量的數據集，若要找出變量之間的潛在結構關系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對應分析D.典型相關分析3、在數據預處理中，處理異常值是重要的環節。假設我們有一個包含員工工資的數據集，以下關于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進行任何進一步的分析B.異常值一定是錯誤的數據，必須修正C.分析異常值產生的原因，根據具體情況決定處理方式D.異常值對數據分析沒有任何影響，無需關注4、在數據分析中，如果想要比較兩個獨立樣本的均值是否有顯著差異，應該使用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.秩和檢驗5、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6、在數據分析中，數據倉庫的建設需要考慮多個因素，其中數據模型是一個重要的因素。以下關于數據模型的描述中，錯誤的是？（）A.數據模型是對數據的組織和存儲方式的抽象描述B.數據模型可以分為概念模型、邏輯模型和物理模型三個層次C.數據模型的設計應該考慮數據的完整性、一致性和可擴展性D.數據模型的選擇只取決于數據的類型和規模，與數據分析的需求無關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、在進行數據探索性分析時，以下關于發現數據中的異常值的方法，哪一項是最常用的？（）A.計算數據的均值和標準差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對數據進行排序，查看兩端的值D.隨機抽取部分數據進行檢查9、在進行數據清洗時，發現數據存在重復記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復記錄？（）A.手動篩選B.使用數據庫的去重功能C.隨機刪除一部分重復記錄D.對重復記錄進行合并10、在數據庫中，若要對數據進行分組統計，以下哪個關鍵字通常會被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING11、在數據分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關于抽樣的描述，錯誤的是：（）A.簡單隨機抽樣保證了每個樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會引入偏差，能完全反映總體的特征12、在進行數據分析時，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設你正在處理一個預測房價的數據集，包含房屋面積、房間數量、地理位置等特征。以下關于特征工程的操作，哪一項是最需要謹慎處理的？（）A.對數值型特征進行標準化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉換為經緯度數值，并作為新的特征C.基于現有特征創建新的交互特征，如房屋面積與房間數量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡化模型13、在數據分析的預測模型選擇中，假設數據具有非線性和復雜的特征，且樣本數量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機森林B.神經網絡，具有強大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅持使用簡單的線性模型14、在數據分析的社交網絡分析中，假設要研究一個社交平臺上用戶之間的關系和信息傳播。以下哪個指標或概念對于理解網絡結構和影響力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量節點的連接數量B.介數中心性，反映節點在路徑中的重要性C.接近中心性，體現節點與其他節點的接近程度D.不考慮網絡結構，只關注用戶發布的內容15、數據分析中，回歸分析用于建立變量之間的關系模型。以下關于回歸分析的說法中，錯誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見的類型，用于建立因變量與一個或多個自變量之間的線性關系B.回歸分析可以用來預測因變量的值，根據自變量的變化情況進行推斷C.回歸分析的結果只適用于特定的數據集，不能推廣到其他情況D.在進行回歸分析時，需要對模型進行評估和驗證，確保其準確性和可靠性16、在數據分析中，選擇合適的統計量來描述數據的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設你有一組員工的工資數據，以下關于統計量的選擇，哪一項是最合適的？（）A.用中位數描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標準差描述離散程度C.用眾數描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統計量，不考慮數據的特點17、假設要評估一個數據分析模型的性能，以下關于評估指標和方法的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗證可以有效地避免模型過擬合，并且能更準確地評估模型在不同數據子集上的性能D.對于不平衡數據集，使用平衡準確率來評估模型是不合適的18、在數據分析的探索性分析階段，假設面對一個包含消費者購買行為的大型數據集，包括購買金額、購買頻率、購買商品類別等多個變量。為了初步了解數據的特征、分布和潛在關系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計算各個變量的均值、中位數和標準差等統計量B.進行相關性分析，確定變量之間的關聯程度C.繪制直方圖和散點圖來觀察變量的分布和關系D.隨機抽取部分數據進行簡單觀察19、在進行數據關聯分析時，需要找出不同變量之間的關系。假設要分析消費者的購買行為與廣告投放之間的關聯，數據量龐大且變量眾多。以下哪種關聯分析方法在處理這種復雜的商業數據時更能發現有價值的關聯規則？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同20、在處理不平衡數據集時，即某些類別樣本數量遠少于其他類別，以下關于數據分析方法的調整，哪一項是最有效的？（）A.直接使用常規的分類算法，不做特殊處理B.對少數類樣本進行過采樣，增加其數量C.對多數類樣本進行欠采樣，減少其數量D.以上三種方法結合使用，根據數據特點進行優化二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述貝葉斯分類算法的原理和特點，舉例說明其在不確定性情況下的分類優勢，并與其他常見分類算法進行比較。2、（本題5分）解釋數據分析中的模型選擇和超參數調優的方法，如網格搜索、隨機搜索等，并說明如何根據數據特點和問題選擇合適的模型和調優策略。3、（本題5分）在處理電商數據時，常用的數據分析方法和技術有哪些？解釋用戶行為分析、商品推薦等概念，并舉例說明應用。4、（本題5分）解釋數據可視化中的多變量可視化，說明如何同時展示多個變量之間的關系，如平行坐標圖、雷達圖等。5、（本題5分）簡述數據預處理的步驟和目的，包括數據標準化、歸一化等操作，并解釋為什么數據預處理對后續分析至關重要。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某外賣平臺的夜宵類目存有商家數據，包括菜品特色、銷售額、配送范圍、用戶消費習慣等。分析不同菜品特色的銷售額與配送范圍和用戶消費習慣的關聯。2、（本題5分）某金融公司擁有客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況等數據。分析客戶的信用風險，構建信用評估模型，以降低貸款違約率。3、（本題5分）某汽車租賃公司保存了車輛租賃記錄、客戶信息、租賃時長等數據。分析客戶的租賃習慣和需求，優化車輛配置和服務。4、（本題5分）某服裝品牌收集了不同款式、顏色服裝的銷售數據和時尚潮流信息。分析如何根據這些數據進行服裝設計和生產決策。5、（本題5分）某社交媒體平臺掌握了用戶的興趣標簽、關注話題、分享行為等數據。研究怎樣利用這些數據進行精準的廣告投放和內容推薦。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）隨著跨境電商的發展，國際貿易數據和消費者偏好數據日益豐富。詳細論述如何運用數據分析，例如市場趨勢預測、海