裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁民辦安徽旅游職業學院

《數據統計與分析》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在進行數據分析時，若數據的樣本量較小，以下哪種統計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數檢驗D.回歸分析2、在進行時間序列分析時，如果數據存在明顯的長期趨勢和季節性變動，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3、在進行數據分析項目時，需要制定合理的項目計劃和流程。假設要在三個月內完成一個大型企業的銷售數據分析項目，包括數據收集、清洗、分析和報告撰寫。以下哪種項目管理方法在確保按時交付高質量結果方面更具指導意義？（）A.瀑布模型B.敏捷開發C.螺旋模型D.以上方法效果相同4、在數據分析中，若要比較不同組數據的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數D.眾數5、假設要從多個數據分析模型中選擇最優的一個，以下關于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數最多的那個，因為它更復雜，性能更好B.根據訓練集上的表現來選擇模型，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出色，就選擇該模型6、數據分析師在處理數據時，需要考慮數據的來源和可靠性。假設我們從多個渠道收集了關于市場趨勢的數據。以下關于數據來源的描述，哪一項是錯誤的？（）A.官方統計數據通常具有較高的權威性和可靠性B.網絡爬蟲獲取的數據可能存在偏差和錯誤，需要謹慎使用C.內部數據庫中的數據一定是準確和完整的，無需進行驗證D.不同來源的數據可能存在格式和定義上的差異，需要進行統一和整合7、回歸分析用于建立變量之間的定量關系模型。假設要建立房價與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型，以下關于回歸分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.線性回歸是一種常見的回歸方法，但對于非線性關系可能不適用B.多重共線性可能會導致回歸模型的參數估計不準確，需要進行檢測和處理C.回歸模型的擬合優度可以用R平方值來衡量，R平方值越接近1，模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型，就不需要再對模型進行評估和改進，可以直接用于預測8、在數據分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設要訓練一個預測房價的模型，以下關于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進行數據劃分和交叉驗證，直接在整個數據集上訓練模型B.增加模型的復雜度，不考慮數據的特點和規律C.采用正則化技術、增加數據量、進行特征選擇、使用合適的模型架構和超參數調整等方法，平衡模型的復雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認為模型的性能只取決于數據，不關注模型的調整和優化9、假設我們正在分析一家公司的銷售數據，以制定營銷策略。以下關于數據分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產品，通過簡單排序就能實現B.為了預測未來銷售趨勢，應該使用時間序列分析方法C.分析客戶地域分布對銷售的影響時，無需考慮其他因素D.要評估不同營銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小10、在數據挖掘中，若要對數據進行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林11、對于一個包含多個變量的數據集，若要找出變量之間的潛在結構關系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對應分析D.典型相關分析12、假設要對海量圖像數據進行分析，以下關于圖像數據分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統的數據分析方法處理圖像數據，效果良好B.基于深度學習的圖像識別算法能夠自動提取圖像的特征C.圖像數據的分辨率對分析結果沒有影響D.不需要對圖像數據進行預處理，直接輸入模型進行分析13、對于一個具有多個特征的數據集，若要進行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區間？（）A.最小-最大縮放B.標準化C.正則化D.以上都是14、在數據庫中，若要對數據進行分組統計，以下哪個關鍵字通常會被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING15、在進行數據預處理時，特征工程是重要的環節。以下關于特征工程的描述，錯誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓練速度B.特征選擇可以去除無關或冗余的特征C.特征構建是從原始數據中創造新的特征D.特征工程對模型的性能沒有影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在進行數據分析時，如何處理數據的動態變化和實時性要求？列舉至少兩種應對方法，并舉例說明。2、（本題5分）在進行數據分析時，如何結合業務知識進行數據解讀和分析？闡述業務理解在數據分析中的重要性，并舉例說明。3、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的可視化故事講述，包括選擇合適的圖表、組織數據和傳達關鍵信息。4、（本題5分）在數據可視化中，如何設計適合移動端的可視化界面？請說明移動端可視化的特點和設計原則，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在旅游酒店行業，客人的預訂數據、入住體驗數據等不斷增加。探討如何利用數據分析方法，比如客戶滿意度分析、收益管理優化等，提升酒店的服務質量和經營效益，同時研究在數據季節性波動大、客戶需求個性化和競爭對手數據獲取方面所面臨的困難及解決途徑。2、（本題5分）在工業互聯網領域，設備聯網產生的大量數據可以用于設備監控、故障診斷和生產優化。闡述如何運用數據分析實現工業互聯網的智能化應用，以及如何解決數據標準和數據接口不一致的問題。3、（本題5分）對于物流企業的配送路徑數據，論述如何運用數據分析優化配送路線規劃，減少運輸時間和成本，提高配送服務質量。4、（本題5分）在線教育的教師評價體系可以基于教學數據進行構建。請詳細闡述如何通過學生反饋、教學過程數據和教學成果來評估教師的教學質量，為教師發展提供支持和改進方向。5、（本題5分）對于城市交通流量數據，論述如何運用數據分析進行擁堵預測和交通信號優化，提高城市交通的運行效率。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某網約車平臺的拼車服務存有數據，包括拼車人數、行程路線、費用分攤、用戶滿意度等。分析拼車人數和行程路線對費用分攤和用戶滿意度的影響。2、（本題10分）某電商平臺的辦公用品類目存有銷售數據，包括品牌、產品類別、價格、銷量、企業用戶規模等。分析不同企業用戶規