西安醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)?！稊?shù)值分析課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)西安醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校《數(shù)值分析課程設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類(lèi)分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類(lèi)分析的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)別B.類(lèi)別之間的差異明顯C.不需要事先指定類(lèi)別數(shù)量D.聚類(lèi)結(jié)果是絕對(duì)準(zhǔn)確的2、在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性3、在數(shù)據(jù)分析中，相關(guān)性分析用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析身高和體重之間的相關(guān)性，以下關(guān)于相關(guān)性分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量線性相關(guān)性的強(qiáng)度和方向B.相關(guān)性強(qiáng)并不意味著存在因果關(guān)系，只是表明變量之間存在某種關(guān)聯(lián)C.即使相關(guān)系數(shù)為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關(guān)系的可能D.相關(guān)性分析的結(jié)果不受數(shù)據(jù)范圍和樣本大小的影響4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語(yǔ)言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專(zhuān)業(yè)用戶來(lái)說(shuō)難以掌握5、在數(shù)據(jù)分析中，模型評(píng)估不僅要看準(zhǔn)確率等指標(biāo)，還要考慮模型的可解釋性。假設(shè)要解釋一個(gè)決策樹(shù)模型的決策過(guò)程，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)查看決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的分裂條件來(lái)理解模型的決策邏輯B.特征重要性評(píng)估可以幫助確定哪些特征對(duì)模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對(duì)簡(jiǎn)單模型如決策樹(shù)重要，對(duì)于復(fù)雜模型如深度學(xué)習(xí)模型不重要D.向業(yè)務(wù)人員和決策者解釋模型的決策過(guò)程，有助于增強(qiáng)對(duì)模型的信任和應(yīng)用6、數(shù)據(jù)分析中的分類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)分類(lèi)模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)流失，以下哪種算法可能對(duì)處理不平衡的數(shù)據(jù)集（流失客戶數(shù)量遠(yuǎn)少于未流失客戶）表現(xiàn)較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類(lèi)型數(shù)據(jù)無(wú)法處理8、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于主成分分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的主要信息B.通過(guò)計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量來(lái)確定主成分C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，使數(shù)據(jù)更易于分析D.主成分分析后的維度數(shù)量是固定的，不能根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整9、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見(jiàn)的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說(shuō)法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹(shù)模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時(shí)，只需要考慮模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，而不需要考慮模型的復(fù)雜度和計(jì)算資源需求10、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要提高數(shù)據(jù)的寫(xiě)入性能，以下哪種存儲(chǔ)引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來(lái)自不同部門(mén)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問(wèn)題時(shí)更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動(dòng)編寫(xiě)代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個(gè)環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動(dòng)化工具和算法，也可以手動(dòng)進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始階段進(jìn)行，一旦完成就不需要再進(jìn)行調(diào)整13、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實(shí)用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是14、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論15、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系。假設(shè)要探究廣告投入與產(chǎn)品銷(xiāo)售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸一定能準(zhǔn)確反映兩者的關(guān)系，無(wú)需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性，直接進(jìn)行回歸分析C.在進(jìn)行回歸分析前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和假設(shè)檢驗(yàn)，選擇合適的回歸模型，并評(píng)估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關(guān)注回歸方程的系數(shù)，不考慮模型的殘差和預(yù)測(cè)能力16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見(jiàn)的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征17、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來(lái)更漂亮，對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助18、當(dāng)分析一個(gè)社交媒體平臺(tái)上用戶的行為數(shù)據(jù)，包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動(dòng)情況、關(guān)注對(duì)象等，以了解用戶的興趣和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?？紤]到數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式可能有助于更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網(wǎng)絡(luò)圖19、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風(fēng)格應(yīng)根據(jù)不同的受眾和目的進(jìn)行選擇。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡(jiǎn)潔明了、生動(dòng)形象、專(zhuān)業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌?lèi)型B.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇應(yīng)考慮受眾的背景、知識(shí)水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇可以根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)確定D.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響用戶體驗(yàn)20、在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)性變動(dòng)，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本，同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結(jié)果就越準(zhǔn)確，因此應(yīng)盡量選擇大樣本22、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維，假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度，但其中可能存在冗余和無(wú)關(guān)的特征。為了減少計(jì)算復(fù)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(lèi)別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行降維，直接處理高維數(shù)據(jù)23、數(shù)據(jù)分析中常用的軟件有很多，其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關(guān)于Excel在數(shù)據(jù)分析中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Excel可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入、編輯和存儲(chǔ)B.Excel可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，如計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差等C.Excel可以制作各種類(lèi)型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)24、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)D.方差25、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項(xiàng)集。以下關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計(jì)算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項(xiàng)集的支持度閾值二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何處理類(lèi)別型數(shù)據(jù)，包括編碼方法（如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）的選擇和應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是零樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)，說(shuō)明其在數(shù)據(jù)稀缺情況下的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)？請(qǐng)說(shuō)明常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)類(lèi)型，如t檢驗(yàn)、方差分析等的適用場(chǎng)景和步驟，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）解釋什么是膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork），說(shuō)明其在圖像數(shù)據(jù)分析中的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某健身俱樂(lè)部保存了會(huì)員的鍛煉記錄、課程參與度、消費(fèi)行為等數(shù)據(jù)。分析會(huì)員的健身需求和消費(fèi)習(xí)慣，制定個(gè)性化的服務(wù)方案。2、（本題5分）某超市收集了不同季節(jié)、節(jié)假日的商品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和顧客消費(fèi)習(xí)慣。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的庫(kù)存管理和促銷(xiāo)活動(dòng)策劃。3、（本題5分）某物流企業(yè)掌握了不同運(yùn)輸方式的成本數(shù)據(jù)、運(yùn)輸時(shí)效、貨物損壞率等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)的運(yùn)輸方式和優(yōu)化物流方案。4、（本題5分）某寵物用品電商平臺(tái)積累了銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、寵物種類(lèi)分布、用戶需求反饋等。推出更符合寵物需求和主人喜好的產(chǎn)品。5、（本題5分）某快遞驛站積累了包裹的代收代發(fā)數(shù)據(jù)、用戶取件時(shí)間、投訴情況等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化驛站的服務(wù)流程和營(yíng)業(yè)時(shí)間。四、論述題