西安交通大學城市學院《數(shù)據(jù)處理與分析實驗》2023-2024學年第二學期期末試卷

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頁西安交通大學城市學院

《數(shù)據(jù)處理與分析實驗》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2分，共40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、對于一個高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點最相似的k個數(shù)據(jù)點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法2、假設我們有一組銷售數(shù)據(jù)，要分析不同產品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具有很多，其中Tableau是一種常用的工具。以下關于Tableau的描述中，錯誤的是？（）A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源，進行數(shù)據(jù)的導入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表，進行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡單易學，適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理4、對于一個包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，以下哪種方法較為合適？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是5、在對一個城市的空氣質量數(shù)據(jù)進行分析，例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等，以制定環(huán)境政策和改善空氣質量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，以下關于統(tǒng)計量的選擇，哪一項是最合適的？（）A.用中位數(shù)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(shù)描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統(tǒng)計量，不考慮數(shù)據(jù)的特點7、假設要從多個數(shù)據(jù)分析模型中選擇最優(yōu)的一個，以下關于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數(shù)最多的那個，因為它更復雜，性能更好B.根據(jù)訓練集上的表現(xiàn)來選擇模型，無需考慮測試集C.綜合考慮模型的復雜度、準確性和泛化能力來做出選擇D.只要模型在某個特定指標上表現(xiàn)出色，就選擇該模型8、對于一個具有分類和數(shù)值型特征的數(shù)據(jù)集合，若要進行預處理，以下哪些步驟可能會被包括？（）A.編碼分類特征B.處理異常值C.標準化數(shù)值型特征D.以上都是9、對于一個分類問題，如果不同類別的樣本數(shù)量差異較大，在評估模型性能時，以下哪種指標需要特別關注？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報告是一種重要的成果輸出形式。以下關于數(shù)據(jù)分析報告的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報告應該包括問題的背景、分析的方法、結果的呈現(xiàn)和結論的建議等內容B.數(shù)據(jù)分析報告應該使用簡潔明了的語言，避免使用專業(yè)術語和復雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報告應該具有邏輯性和條理性，便于讀者理解和接受D.數(shù)據(jù)分析報告的結果可以根據(jù)需要進行調整和修改，以滿足不同的需求11、在建立回歸模型時，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是12、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設你處理的是包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對數(shù)據(jù)進行匿名化處理，確保無法追溯到個人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護，認為分析結果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機構13、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄等問題。為了獲得高質量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法是首先應該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗證規(guī)則修正錯誤數(shù)據(jù)D.利用機器學習算法預測缺失值14、對于一個具有大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，若要提高查詢效率，以下哪種技術可能會被使用？（）A.緩存B.分區(qū)C.索引優(yōu)化D.以上都是15、在進行數(shù)據(jù)分類任務時，需要選擇合適的分類算法。假設要對一組醫(yī)學圖像進行疾病分類，圖像特征復雜且類別不均衡。以下哪種分類算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的分類問題時可能表現(xiàn)更好？（）A.支持向量機B.隨機森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法16、在數(shù)據(jù)分析的關聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）A.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項集的事務中同時包含結果項集的概率C.支持度和置信度越高，關聯(lián)規(guī)則越有價值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關聯(lián)規(guī)則17、在處理時間序列數(shù)據(jù)時，如果需要對數(shù)據(jù)進行季節(jié)性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數(shù)B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數(shù)D.matplotlib庫中的plot函數(shù)18、在數(shù)據(jù)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(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)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(jù)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19、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設我們要從客戶的評論中分析產品的優(yōu)缺點。以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略詞的順序和語法B.情感分析可以判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題和話題D.文本挖掘能夠完全理解文本的深層含義和語義關系，無需人工干預20、在進行數(shù)據(jù)分析時，需要選擇合適的評估指標來衡量模型的性能。假設要評估一個分類模型的效果，以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率衡量了正類樣本被正確預測的比例，適用于關注正類樣本的情況C.F1值綜合了準確率和召回率，是一個較為平衡的評估指標，但計算較為復雜D.評估指標的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點，與模型的類型和應用場景無關二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的可視化評估的指標和方法，說明如何評估一個可視化設計的效果，并舉例說明。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的異常模式挖掘，包括離群點檢測、模式發(fā)現(xiàn)等方法和應用。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的可解釋性機器學習模型，如線性回歸、決策樹等的優(yōu)點和局限性，并說明如何提高復雜模型的可解釋性。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某超市的進口食品類目記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括食品種類、產地、價格、促銷活動、消費者收入水平等。分析不同產地和消費者收入水平對進口食品銷售和促銷活動效果的影響。2、（本題5分）某在線游戲平臺記錄了玩家的組隊行為、游戲內社交關系、充值記錄等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)推出更具社交性的游戲玩法和促銷活動。3、（本題5分）某能源企業(yè)收集了能源消耗數(shù)據(jù)、設備運行狀況、天氣情況等信息。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和設備維護計劃。4、（本題5分）某在線心理咨詢平臺保存了咨詢數(shù)據(jù)、用戶心理問題類型、咨詢效果反饋等。優(yōu)化咨詢師匹配和咨詢服務，滿足用戶需求。5、（本題5分）某金融服務公司積累了客戶的信用評分變化、還款行為、財務狀況等數(shù)據(jù)。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)進行風險預警和客戶關系管理。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）在金融市場的量化投資中，數(shù)據(jù)分析和算法交易發(fā)揮著重要作用