站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁同濟大學《Python數據分析》

2023-2024學年第一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、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持某個假設。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，正確的是：（）A.不設定原假設和備擇假設，直接進行檢驗B.忽略檢驗的顯著性水平，隨意得出結論C.正確設定原假設和備擇假設，選擇合適的檢驗統計量，根據顯著性水平和樣本數據進行推斷，并解釋檢驗結果的實際意義D.只關注檢驗結果是否拒絕原假設，不考慮效應大小和實際應用價值2、數據分析中的分類算法用于將數據分為不同的類別。假設要構建一個分類模型來預測客戶是否會流失，以下哪種算法可能對處理不平衡的數據集（流失客戶數量遠少于未流失客戶）表現較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林3、當分析數據的相關性時，以下哪個統計量的值在-1到1之間？（）A.協方差B.相關系數C.決定系數D.方差4、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5、關于數據分析中的數據降維，假設數據集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關的特征。為了減少計算復雜度并提高分析效率，以下哪種降維方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結構D.不進行降維，直接處理高維數據6、在對一個社交媒體平臺的用戶興趣數據進行分析，例如關注的話題、參與的討論組等，以進行精準的廣告投放。以下哪種數據挖掘技術可能在用戶畫像和廣告定向中發揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關聯規則挖掘D.以上都是7、數據分析中的隨機森林是一種集成學習算法。假設我們使用隨機森林進行分類任務，以下哪個因素會影響隨機森林的性能？（）A.決策樹的數量B.特征的隨機選擇C.樣本的隨機抽樣D.以上都是8、時間序列分析用于研究數據隨時間的變化規律。假設要預測未來幾個月的股票價格走勢，以下關于時間序列分析方法選擇的描述，正確的是：（）A.僅僅使用簡單移動平均法，不考慮其他更復雜的模型B.隨意選擇一種時間序列模型，不進行數據的平穩性檢驗和模型評估C.對數據進行平穩性檢驗和預處理，根據數據特點和預測需求選擇合適的模型，如ARIMA模型，并進行模型評估和參數調整D.不考慮外部因素對股票價格的影響，僅基于歷史數據進行預測9、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10、數據分析中的文本挖掘用于從文本數據中提取有價值的信息。假設要分析大量的客戶評論數據，以了解客戶對產品的滿意度，以下哪種技術可能是關鍵的第一步？（）A.詞頻統計B.情感分析C.主題建模D.命名實體識別11、在處理大量數據時，為了提高數據處理效率，以下哪種數據結構更適合快速查找和插入操作？（）A.數組B.鏈表C.棧D.隊列12、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13、假設我們正在分析客戶的購買行為數據，想要了解客戶購買某一產品的頻率分布。以下哪種統計量最適合描述這種數據？（）A.均值B.中位數C.眾數D.標準差14、對于一個包含多個數值型變量的數據集，若要判斷數據是否符合正態分布，應采用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.卡方檢驗C.正態性檢驗D.F檢驗15、對于一個不平衡的數據集（某一類別的樣本數量遠多于其他類別），以下哪種處理方法可能會提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網絡D.以上都是16、在進行關聯分析時，如果兩個商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個商品經常被同時購買，但這種關聯不是很可靠B.這兩個商品很少被同時購買，但一旦同時購買，關聯很強C.這種關聯是虛假的，沒有實際意義D.無法得出明確的結論17、在進行數據預處理時，特征工程是重要的環節。以下關于特征工程的描述，錯誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓練速度B.特征選擇可以去除無關或冗余的特征C.特征構建是從原始數據中創造新的特征D.特征工程對模型的性能沒有影響18、在數據分析中，聚類分析用于將數據分組。假設要對客戶進行細分，以下關于聚類分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預先指定聚類的數量B.層次聚類可以生成層次結構的聚類結果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結果只取決于算法和數據，不受初始條件和參數的影響D.可以通過評估聚類的緊密度和分離度來選擇最優的聚類方案19、在數據分析中，數據預處理是一個重要的步驟。以下關于數據預處理的目的，錯誤的是？（）A.去除數據中的噪聲和異常值，提高數據的質量B.統一數據的格式和單位，便于后續的分析和處理C.對數據進行編碼和轉換，使其適合特定的數據分析方法D.增加數據的數量，提高數據分析的結果的可靠性20、假設要分析某電商平臺用戶的購買行為隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化方法較為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數據挖掘中的Web挖掘，包括網頁內容挖掘、用戶行為挖掘等，說明其在互聯網領域的應用。2、（本題5分）解釋數據分析中的偏差和方差的概念，說明它們對模型性能的影響，并闡述如何在模型訓練中平衡偏差和方差。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，如何進行模型的可解釋性分析？請介紹一些可解釋性方法，如局部可解釋模型-解釋（LIME）、SHAP值等，并舉例說明。5、（本題5分）闡述因子分析的原理和應用，說明如何通過因子分析提取公共因子，并解釋因子得分的計算和意義。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）某電商平臺記錄了用戶在不同終端（PC、手機、平板）的訪問和購買數據。思考如何通過這些數據優化跨終端的用戶體驗和營銷策略。3、（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。4、（本題5分）某鮮花電商平臺收集了鮮花銷售數據、節日需求、配送區域等。優化鮮花采購和配送策略，應對節日高峰需求。5、（本題5分）某在線英語繪本閱讀平臺收集了用戶閱讀數據、繪本難度評價、孩子興趣反饋等。推薦適合不同年齡段孩子的英語繪本。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在環保領域，環境監測數據、污染源數據等不斷豐富。探討如何利用數據分析方法，比如空氣質量預測