學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中南民族大學(xué)

《R軟件》2022-2023學(xué)年第一學(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25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設(shè)要從一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進(jìn)行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡單隨機(jī)抽樣，每個個體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進(jìn)行抽樣，直接分析整個數(shù)據(jù)集2、在數(shù)據(jù)倉庫中，星型模型和雪花模型是常見的數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于這兩種模型的比較，錯誤的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節(jié)省存儲空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求3、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法4、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)，需要從歷史價格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)5、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計方法。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算檢驗(yàn)統(tǒng)計量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問題的實(shí)際情況無關(guān)D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性6、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和使用等各個環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時，可能會遇到數(shù)據(jù)不一致的問題。假設(shè)你要將銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)8、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關(guān)鍵詞計數(shù)，不考慮文本的語義和語境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模，以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠，不需要人工驗(yàn)證和修正9、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(shè)要構(gòu)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.matplotlib10、假設(shè)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11、在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是12、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們要分析超市購物籃數(shù)據(jù)。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.支持度表示項(xiàng)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(xiàng)集的情況下，包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.提升度大于1表示關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的兩兩關(guān)聯(lián)關(guān)系，不能處理復(fù)雜的關(guān)聯(lián)模式13、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。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過刪除包含大量缺失值的記錄來簡化數(shù)據(jù)，但可能會丟失有價值的信息B.對于錯誤的數(shù)據(jù)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布和邏輯關(guān)系進(jìn)行修正或刪除C.重復(fù)記錄的處理只需保留其中一條，對分析結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)性影響D.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關(guān)于柱狀圖的描述中，錯誤的是？（）A.柱狀圖可以用來比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小B.柱狀圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況和趨勢C.柱狀圖的柱子寬度應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和設(shè)置15、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個預(yù)測模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時才進(jìn)行更新C.從不更新模型，認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時間更新模型16、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計算復(fù)雜度高17、假設(shè)要分析一個零售企業(yè)的庫存數(shù)據(jù)，包括商品種類、庫存數(shù)量、銷售速度等，以制定合理的補(bǔ)貨策略。以下哪個因素可能對庫存管理的效率產(chǎn)生最大影響？（）A.商品的銷售預(yù)測準(zhǔn)確性B.供應(yīng)商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是18、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個新的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于EDA的步驟，哪一項(xiàng)是最應(yīng)該首先進(jìn)行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析19、數(shù)據(jù)分析中的模型評估不僅包括在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，還需要在測試集上進(jìn)行驗(yàn)證。假設(shè)我們在訓(xùn)練一個模型時，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但測試集上的準(zhǔn)確率很低，以下哪種情況可能導(dǎo)致了這種過擬合現(xiàn)象？（）A.模型過于復(fù)雜B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足C.特征選擇不當(dāng)D.以上都是20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計時，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和組織方式。假設(shè)要為一個大型企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，以支持復(fù)雜的查詢和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時更具擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢？（）A.星型架構(gòu)B.雪花架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.以上架構(gòu)沒有區(qū)別21、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷方法的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.進(jìn)行隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)，控制其他因素來確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù)，使用回歸分析來推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來判斷因果關(guān)系D.主觀猜測和經(jīng)驗(yàn)判斷因果關(guān)系22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點(diǎn)圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹形圖23、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和監(jiān)控等方法來解決C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理等各個環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫，就不需要再關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問題了24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會購買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格，以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對營銷策略沒有實(shí)際意義25、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果解釋和評估是確保結(jié)果可靠性的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估應(yīng)結(jié)合具體的業(yè)務(wù)問題和背景進(jìn)行B.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估可以使用統(tǒng)計方法和可視化工具來輔助C.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估應(yīng)考慮結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)用性等方面D.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估只需要由數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫中的緩慢變化維的處理方法，如直接覆蓋、添加新行等，并說明如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的處理方式。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化探索以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，包括交互式可視化工具的應(yīng)用。3、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)中的噪聲？解釋噪聲的來源和對分析的影響，以及常用的去噪方法。4、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何在項(xiàng)目中進(jìn)行成本效益分析，包括考慮數(shù)據(jù)收集、處理和分析的成本與預(yù)期收益。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某運(yùn)動品牌公司收集了不同地區(qū)門店的銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者特征、市場競爭情況。分析各地區(qū)市場的潛力和競爭態(tài)勢，制定區(qū)域化的營銷和產(chǎn)品策略。2、（本題5分）一家互聯(lián)網(wǎng)公司收集了網(wǎng)站的訪問流量、頁面停留時間、用戶來源等數(shù)據(jù)。探討怎樣基于這些數(shù)據(jù)提升網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率。3、（本題5分）某電商平臺保存了不同促銷活動期間的用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)、商品銷量變化、營銷成本等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評估促銷活動的效果和投資回報率。4、（本題5分）某電商直播平臺記錄了不同類型直播的觀眾參與度、銷售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化直播內(nèi)容和形式。5、（本題5分）某視頻網(wǎng)站擁有用戶的觀看行為數(shù)據(jù)，如觀看時長、視頻類型、彈幕互動、分享次數(shù)等。分析不同類型視頻的觀看時長與分享次數(shù)的關(guān)系以及彈幕互動的影響。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在醫(yī)療科研領(lǐng)域，臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等大量產(chǎn)生。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如疾病標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)、藥物研發(fā)輔助等，加速醫(yī)療科研進(jìn)展，同時