南京工程學院《數(shù)據(jù)可視化設計》2023-2024學年第二學期期末試卷

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2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設要構建一個交互式的數(shù)據(jù)可視化報表，允許用戶根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù)，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib2、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設要對一個新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計描述C.相關性分析D.以上方法結合使用3、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣4、在進行數(shù)據(jù)清洗時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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5、在進行數(shù)據(jù)分析時，異常值檢測是重要的環(huán)節(jié)。假設要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關于異常值檢測的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，如均值和標準差，來確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并幫助識別異常值C.異常值一定是錯誤的數(shù)據(jù)，應該直接刪除，以免影響分析結果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務背景和上下文信息，有助于更準確地判斷異常值6、數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項之間的關聯(lián)關系。假設我們要分析超市購物籃數(shù)據(jù)。以下關于關聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）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情況下，包含結果項集的概率C.提升度大于1表示關聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的兩兩關聯(lián)關系，不能處理復雜的關聯(lián)模式7、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計是常用的方法之一。以下關于描述性統(tǒng)計指標的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標準差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標準差越大，數(shù)據(jù)的波動越小D.描述性統(tǒng)計指標可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況8、在數(shù)據(jù)分析的聚類分析中，假設要將一組客戶根據(jù)其消費行為和偏好進行分組。客戶數(shù)據(jù)包括購買歷史、瀏覽記錄和評價等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類結果，以下哪種聚類算法可能表現(xiàn)更優(yōu)？（）A.K-Means聚類，基于距離進行分組B.層次聚類，構建層次結構C.密度聚類，基于數(shù)據(jù)的密度分布D.隨機將客戶分配到不同的組9、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是10、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標來描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設我們有一組學生的考試成績數(shù)據(jù)，想要了解成績的分布情況，以下哪個統(tǒng)計指標能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標準差D.眾數(shù)11、在進行數(shù)據(jù)分析的實驗時，交叉驗證是常用的評估模型穩(wěn)定性的方法。假設你在比較不同的分類算法，以下關于交叉驗證策略的選擇，哪一項是最合理的？（）A.簡單隨機劃分數(shù)據(jù)集，進行多次訓練和驗證B.使用K折交叉驗證，平均多個結果以獲得更可靠的評估C.采用留一法交叉驗證，確保每個樣本都被用于驗證D.不進行交叉驗證，只進行一次訓練和驗證12、對于一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要進行情感分析，以下哪種技術可能會被用到？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.機器學習13、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務需要對大量文本進行自動分類。假設要對新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等類別，文本內(nèi)容多樣且語言表達復雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問題時更能提高分類準確性？（）A.使用深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.基于詞向量的傳統(tǒng)機器學習分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機分類14、在進行數(shù)據(jù)倉庫設計時，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和組織方式。假設一個企業(yè)有大量的銷售、庫存和客戶數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)模型可能最適合用于構建數(shù)據(jù)倉庫？（）A.星型模型B.雪花模型C.關系模型D.網(wǎng)狀模型15、在進行數(shù)據(jù)分析時，有時候需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和連接。假設我們有兩個數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源可能來自多個方面。以下關于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題根源的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能源于數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能由于數(shù)據(jù)存儲和管理不善導致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)本身有關，與數(shù)據(jù)處理的過程和人員無關17、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關重要。關于描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進行描述和總結B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進行估計和假設檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關系作用有限D(zhuǎn).在實際應用中，通常先進行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇是否進行推斷性統(tǒng)計分析18、假設要分析一個游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時長、關卡完成情況、付費行為等，以優(yōu)化游戲設計和盈利模式。以下哪個指標可能最能反映玩家的忠誠度？（）A.游戲時長B.付費金額C.重復游玩頻率D.以上都是19、某數(shù)據(jù)分析項目需要對大量文本數(shù)據(jù)進行情感分析。以下哪種技術常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.詞袋模型20、當分析一個物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù)，包括貨物類型、配送地點、運輸時間等，以優(yōu)化配送路線和提高配送效率。考慮到實際的交通狀況和限制條件，以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的？（）A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法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）解釋什么是模型融合，說明其在提高模型性能中的作用，并列舉至少兩種模型融合的方法和應用場景。2、（本題5分）闡述回歸分析的基本原理和類型，如線性回歸、非線性回歸等，并說明如何評估回歸模型的擬合優(yōu)度和預測能力。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市的區(qū)別和聯(lián)系，說明在企業(yè)數(shù)據(jù)架構中如何合理規(guī)劃和建設數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的時間序列分解技術，如加法模型和乘法模型，說明如何通過分解進行預測和分析，并舉例說明在銷售數(shù)據(jù)預測中的應用。5、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的社交網(wǎng)絡分析，包括中心性分析、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等，說明其在社交平臺和企業(yè)中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線視頻平臺保存了用戶的觀看歷史、搜索記錄、評分數(shù)據(jù)等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行個性化的內(nèi)容推薦和視頻排序。2、（本題5分）一家服裝品牌收集了店鋪的銷售數(shù)據(jù)，包括款式、尺碼、顏色、銷售區(qū)域、促銷手段等。研究不同銷售區(qū)域?qū)Σ煌钍胶统叽a服裝的需求特點以及促銷手段的效果。3、（本題5分）某電商平臺的生鮮業(yè)務擁有商品銷售數(shù)據(jù)、物流配送數(shù)據(jù)、客戶投訴數(shù)據(jù)。分析生鮮產(chǎn)品的銷售瓶頸和物流問題，提升客戶滿意度。4、（本題5分）一家連鎖書店的文學作品區(qū)域記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括作品體裁、作者國籍、銷量、價格、讀者年齡等。研究不同體裁和作者國籍的文學作品在不同年齡讀者中的銷售情況。5、（本題5分）某在線醫(yī)療咨詢平臺收集了患者咨詢數(shù)據(jù)、醫(yī)生回復質(zhì)量、疾病類型等。優(yōu)化平臺服務流程，提高醫(yī)療咨詢的效果和滿意度。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在公共服務領域，如教育、醫(yī)療和社保等，積累了大量的公民服務數(shù)據(jù)。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手