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頁陽江職業技術學院

《數據模型與決策》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，數據可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關于柱狀圖的描述中，錯誤的是？（）A.柱狀圖可以用來比較不同類別之間的數據大小B.柱狀圖可以顯示數據的分布情況和趨勢C.柱狀圖的柱子寬度應該根據數據的數量進行調整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據需要進行選擇和設置2、在數據分析中，若要評估一個預測模型的準確性，以下哪個指標是常用的？（）A.均方誤差B.標準差C.偏度D.峰度3、數據分析中的數據隱私保護是一個重要的問題。假設一家公司要對員工的個人數據進行分析，同時需要確保數據的使用符合法律和道德規范。以下哪種措施可能有助于保護員工的隱私？（）A.匿名化處理數據B.只在公司內部網絡中分析數據C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護隱私4、在進行數據分析時，如果需要對數據進行分組統計，以下哪個函數在Python中經常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()5、在進行數據探索性分析時，我們需要對數據的分布、相關性等進行初步了解。假設我們有一個包含多個變量的數據集。以下關于探索性分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.繪制直方圖可以觀察數據的分布形態，判斷是否符合正態分布B.計算相關系數可以衡量變量之間的線性相關性C.探索性分析只是對數據的初步了解，對后續的分析沒有實質性的幫助D.可以通過數據可視化和統計摘要來發現數據中的異常值和潛在模式6、在進行數據分析時，若要研究某電商平臺用戶的購買行為與年齡、性別、地域等因素的關系，以下哪種分析方法最為合適？（）A.描述性統計分析B.相關性分析C.回歸分析D.因子分析7、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8、在數據分析中，數據預處理的方法有很多，其中數據標準化是一種常用的方法。以下關于數據標準化的描述中，錯誤的是？（）A.數據標準化可以將數據轉換為具有相同尺度和單位的數值B.數據標準化可以提高數據分析的結果的準確性和可靠性C.數據標準化的方法有多種，如min-max標準化、z-score標準化等D.數據標準化只適用于數值型數據，對于分類型數據無法處理9、在數據分析中，數據抽樣的方法有很多，其中隨機抽樣是一種常用的方法。以下關于隨機抽樣的描述中，錯誤的是？（）A.隨機抽樣可以保證樣本的代表性和隨機性B.隨機抽樣可以減少數據的數量和復雜度C.隨機抽樣可以提高數據分析的效率和準確性D.隨機抽樣只適用于大規模數據集，對于小數據集無法使用10、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11、在數據挖掘中，關聯規則挖掘是一種常見的方法。以下關于關聯規則的描述，正確的是：（）A.關聯規則只能用于發現商品之間的購買關聯B.支持度表示同時購買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說明規則的可靠性越強D.提升度小于1時，表示兩種商品存在負相關關系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、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14、在數據分析的抽樣方法中，假設要從一個大規模的數據集中抽取一部分樣本進行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡單隨機抽樣，每個個體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進行抽樣，直接分析整個數據集15、數據分析中的文本分析是一個重要領域。假設你要對大量的客戶評論進行情感分析，判斷是正面、負面還是中性。以下關于文本分析方法的選擇，哪一項是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統計進行分析B.運用深度學習模型，如卷積神經網絡，自動提取特征C.借助詞典和規則，根據預定義的情感詞和句式判斷D.隨機抽取部分評論進行人工分析，以此類推整體二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是生成對抗模仿學習，說明其在模仿學習和數據生成中的應用和優勢，并舉例分析。2、（本題5分）在數據分析項目中，如何進行有效的數據探索性分析？包括描述性統計、數據分布觀察等，并說明其目的和意義。3、（本題5分）闡述數據分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步驟，并舉例說明如何通過Stacking提高模型的預測性能。4、（本題5分）在數據分析中，如何處理缺失值？請介紹多種處理缺失值的方法，并分析它們的優缺點及適用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）醫療行業積累了大量的患者數據，包括病歷、診斷結果、治療方案等。論述如何利用數據分析技術挖掘這些數據中的潛在模式和規律，以輔助疾病診斷、治療方案優化以及醫療資源的合理分配，并探討數據分析在醫療領域面臨的倫理和法律問題。2、（本題5分）在物流行業的綠色物流發展中，如何利用數據分析評估物流活動的環境影響，制定節能減排策略，實現可持續物流。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）在金融風險管理中，壓力測試和情景分析需要基于數據分析。以某銀行為例，討論如何運用數據分析來構建壓力測試模型、評估極端情況下的風險承受能力、制定應急預案，以及如何將壓力測試結果融入日常風險管理決策。5、（本題5分）隨著智能制造的推進，工廠的生產設備運行數據、生產流程數據等日益豐富。論述如何通過數據分析技術，像生產效率優化、設備故障預測等，實現制造業的智能化升級，同時思考在數據標準化難度大、工業協議多樣和行業經驗依賴方面的挑戰及應對措施。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某城市的交通管理部門掌握了道路車流量、交通事故記錄、信號燈設置等數據。分析如何借助這些數據優化交通信號燈控制，緩解交通擁堵。2、（本題10分）某在線金融理財平臺收