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頁江蘇大學

《數據分析與可視化》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、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關系，收集了大量數據。以下關于數據預處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數據的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數據進行標準化2、在數據挖掘的關聯規則挖掘中，以下哪個指標用于衡量規則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、假設要為一家電商企業進行銷售數據分析，以預測未來一段時間內的銷售額。數據集涵蓋了不同產品類別、銷售地區、銷售時間等多個變量。在這種情況下，為了提高預測的準確性，以下哪個步驟可能是至關重要的？（）A.數據清洗和預處理B.選擇合適的預測模型C.對模型進行超參數調優D.以上都是4、在進行數據分析時，若要研究兩個變量之間的線性關系，通常會使用哪種統計方法？（）A.方差分析B.回歸分析C.因子分析D.聚類分析5、假設我們正在分析一家公司的銷售數據，發現某個月的銷售額異常高。在進一步分析時，首先應該考慮的因素是？（）A.促銷活動B.數據錄入錯誤C.市場需求突然增加D.競爭對手表現不佳6、在數據分析中的分類算法評估指標中，以下關于準確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準確率是指分類正確的樣本數占總樣本數的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數占實際正例樣本數的比例C.在某些情況下，準確率和召回率可能存在矛盾，需要根據具體問題權衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關注準確率和召回率其中一個指標即可，另一個可以忽略7、在進行數據聚類時，需要確定合適的聚類數量。假設我們使用K-Means算法進行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數C.均方誤差D.以上都是8、對于一個具有多個特征的數據集，若要進行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區間？（）A.最小-最大縮放B.標準化C.正則化D.以上都是9、在數據分析中，如果數據存在偏差，可能會導致分析結果不準確。以下哪種情況可能導致數據偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數據錄入錯誤C.樣本量過小D.以上都是10、數據分析中的特征選擇用于篩選出對目標變量最有預測能力的特征。假設要分析一個包含數百個特征的數據集，以預測某種疾病的發生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數據時更能有效地篩選出關鍵特征？（）A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同11、在處理時間序列數據時，例如股票價格的歷史數據。假設要預測未來一段時間的股票價格，以下哪種方法可能會受到數據季節性波動的較大影響？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.隨機森林模型12、在數據分析中，數據預處理的步驟包括數據清洗、轉換和歸一化等。假設我們要對一組數值型數據進行預處理。以下關于數據預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據轉換可以將數據映射到不同的范圍或格式，便于后續分析B.歸一化可以將數據縮放到相同的范圍，避免不同量級數據的影響C.數據預處理對數據分析的結果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理13、在處理多變量數據時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數據集，以下哪種降維技術可以保留數據的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）14、在數據分析的過程中，需要對數據進行標準化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數據轉換為統一的尺度。以下哪種情況可能更需要進行數據標準化？（）A.數據的分布比較均勻B.數據的量級差異較大C.數據的類型比較單一D.以上都不是15、數據分析中，假設檢驗是常用的方法之一。以下關于假設檢驗的描述，錯誤的是：（）A.原假設和備擇假設是相互對立的B.當P值小于顯著性水平時，拒絕原假設C.第一類錯誤是指錯誤地拒絕了原假設D.樣本量越大，越容易犯第二類錯誤16、在數據可視化中，顏色的選擇和使用對于傳達信息有重要影響。假設要在一個圖表中突出顯示關鍵數據，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對比色B.使用相近的柔和色C.隨機選擇顏色D.只使用一種顏色17、假設要分析某產品在不同地區的銷售情況，同時考慮地區的經濟發展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對應分析18、在處理大數據時，分布式計算框架發揮了重要作用。以下關于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數據存儲，不支持數據處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計算方面性能更優C.分布式計算框架可以解決數據的一致性問題，但無法提高計算效率D.分布式計算框架中的節點之間不需要進行通信和協調19、在數據分析中的數據預處理階段，以下關于數據標準化和歸一化的敘述，不準確的是（）A.數據標準化是將數據轉換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數值上具有可比性B.數據歸一化是將數據映射到特定的區間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標準化和歸一化對于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數據的分布和特征如何，都應該進行標準化或歸一化處理，以確保分析結果的準確性20、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數據，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是數據可視化，以及它在數據分析中的重要性。請列舉至少三種常見的數據可視化圖表，并說明其適用場景。2、（本題5分）簡述數據庫查詢語言（如SQL）在數據分析中的作用和基本操作，舉例說明如何使用SQL進行數據篩選、聚合和關聯。3、（本題5分）在進行數據分析時，如何進行數據的探索性分析（EDA）？解釋EDA的主要步驟和目的，以及常用的工具和技術。4、（本題5分）數據挖掘是從大量數據中發現潛在模式和知識的過程，請說明數據挖掘的主要任務和常用技術，并舉例其在實際中的應用。5、（本題5分）闡述數據倉庫中的緩慢變化維的處理方法，如直接覆蓋、添加新行等，并說明如何根據業務需求選擇合適的處理方式。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線日語學習平臺積累了學習數據、用戶學習目標、教學效果反饋等。改進教學方法和課程設置。2、（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。3、（本題5分）某母嬰用品電商平臺掌握了商品銷售數據、用戶年齡分布、消費偏好等。分析母嬰市場的需求變化，拓展產品線和服務。4、（本題5分）一家茶葉專賣店收集了茶葉銷售數據、顧客品鑒反饋、茶葉產地信息等。優化茶葉采購和銷售策略，滿足顧客口味需求。5、（本題5分）某網約車平臺擁有司機和乘客的數據，包括接單時間、行程距離、費用、乘客評價等。分析司機的接單時間分布和行程距離對費用和乘客評價的影響。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）探討在社交媒體用戶畫像構建中，如何整合多源數據，包括用戶基本信息、社交行為和興趣愛好等，實現精準的用戶分類和營銷。2、（本題10分）旅游業依賴數據分析來了解游客