合肥學(xué)院《社會統(tǒng)計學(xué)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁合肥學(xué)院《社會統(tǒng)計學(xué)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù)，也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況？（）A.計算每個職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟有很多，其中數(shù)據(jù)清理是一個重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清理的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)清理可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)清理可以填補數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)清理可以統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位D.數(shù)據(jù)清理可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)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(fù)記錄等問題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計值C.對重復(fù)記錄進(jìn)行隨機選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行分析4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的重要性不言而喻。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全重要性的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全可以保護企業(yè)的商業(yè)機密和客戶隱私B.數(shù)據(jù)安全可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.數(shù)據(jù)安全可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的存儲和傳輸過程，無需考慮數(shù)據(jù)分析的過程5、當(dāng)處理高維度的數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中，建立預(yù)測模型是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們要預(yù)測下個月的產(chǎn)品銷售量。以下關(guān)于預(yù)測模型的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.線性回歸模型假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，適用于簡單的預(yù)測問題B.決策樹模型易于理解和解釋，但可能會出現(xiàn)過擬合的問題C.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，性能通常優(yōu)于單個決策樹D.預(yù)測模型一旦建立，就不需要根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和調(diào)整7、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗一種新的營銷策略是否有效。以下關(guān)于假設(shè)檢驗的描述，哪一項是不正確的？（）A.零假設(shè)通常表示沒有差異或沒有效果B.通過計算檢驗統(tǒng)計量和p值來決定是否拒絕零假設(shè)C.p值越小，說明拒絕零假設(shè)的證據(jù)越充分D.假設(shè)檢驗的結(jié)果一定能夠準(zhǔn)確地反映實際情況，不存在誤差8、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設(shè)要分析大量的客戶評論數(shù)據(jù)，以了解客戶對產(chǎn)品的滿意度，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵的第一步？（）A.詞頻統(tǒng)計B.情感分析C.主題建模D.命名實體識別9、當(dāng)分析一個在線教育平臺的課程評價數(shù)據(jù)，以評估教師的教學(xué)質(zhì)量和課程的效果。考慮到評價的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評價？（）A.計算平均值B.去除極端值后計算平均值C.采用眾數(shù)D.以上都是10、對于數(shù)據(jù)分析中的分類問題，假設(shè)要預(yù)測一個郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務(wù)時可能效果較好？（）A.決策樹，通過一系列規(guī)則進(jìn)行分類B.支持向量機，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進(jìn)行分類D.不進(jìn)行分類，將所有郵件視為正常郵件11、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)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(guī)則的可靠性越強D.提升度小于1時，表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系12、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電商、娛樂等領(lǐng)域。假設(shè)要為一個在線音樂平臺構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時更能滿足用戶的個性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦13、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(jìn)行關(guān)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14、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個月的銷售額異常高。在進(jìn)一步分析時，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷活動B.數(shù)據(jù)錄入錯誤C.市場需求突然增加D.競爭對手表現(xiàn)不佳15、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(shè)你處理的是包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)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(quán)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(jìn)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(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機構(gòu)二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是元學(xué)習(xí)，說明其在快速適應(yīng)新任務(wù)和數(shù)據(jù)中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的可視化敘事的概念和方法，說明如何通過可視化講述數(shù)據(jù)背后的故事，并舉例說明在數(shù)據(jù)報告中的應(yīng)用。3、（本題5分）說明數(shù)據(jù)挖掘中的分類和預(yù)測任務(wù)的區(qū)別，舉例說明它們在實際應(yīng)用中的場景，并解釋如何選擇合適的算法來完成這些任務(wù)。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在制造業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)同中，如何利用數(shù)據(jù)分析促進(jìn)供應(yīng)商、制造商和客戶之間的信息共享和協(xié)同決策，提高供應(yīng)鏈的整體效率。2、（本題5分）在當(dāng)今數(shù)字化時代，企業(yè)積累了海量的數(shù)據(jù)。請詳細(xì)論述如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化客戶關(guān)系管理，例如通過客戶細(xì)分、行為分析和預(yù)測模型來提高客戶滿意度、忠誠度，并舉例說明成功的企業(yè)實踐案例以及所采用的技術(shù)和工具。3、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，氣候、土壤和作物生長數(shù)據(jù)對于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)至關(guān)重要。以某大型農(nóng)場為例，闡述如何利用數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)精準(zhǔn)施肥、灌溉優(yōu)化、病蟲害預(yù)測，以及如何應(yīng)對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的時空復(fù)雜性和不確定性。4、（本題5分）制造業(yè)中的數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本和改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量。請深入探討如何運用數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)生產(chǎn)過程的監(jiān)控和優(yōu)化，如設(shè)備故障預(yù)測、質(zhì)量控制和供應(yīng)鏈管理，舉例說明數(shù)據(jù)分析在智能制造中的應(yīng)用和取得的成效。5、（本題5分）在文化遺產(chǎn)保護領(lǐng)域，文物的監(jiān)測數(shù)據(jù)、修復(fù)記錄數(shù)據(jù)等逐漸完善。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如文物病害預(yù)警、保護策略制定等，加強文化遺產(chǎn)的保護和管理，同時研究在數(shù)據(jù)專業(yè)性強、技術(shù)手段有限和保護資金分配方面所面臨的困難及解決途徑。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一家零食店擁有銷售數(shù)據(jù)、顧客口味偏好、新品推廣效果等。研發(fā)新的零食產(chǎn)品，