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《社會調查理論與方法》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于一個高維度的數據集，若要快速找到與給定數據點最相似的k個數據點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法2、數據分析中的文本分析用于處理非結構化的文本數據。假設要從大量的客戶評論中提取關鍵信息和情感傾向，以下關于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關鍵詞計數，不考慮文本的語義和語境B.不進行文本的預處理和清洗，直接應用分析算法C.采用自然語言處理技術，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進行預處理、特征提取和建模，以準確理解和挖掘文本中的信息D.認為文本分析結果一定準確可靠，不需要人工驗證和修正3、在處理數據時，如果需要對數據進行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個公式可以實現？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是4、在進行數據抽樣時，需要根據不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設要對一個大型電商平臺的用戶購買行為數據進行抽樣，以估計總體的平均消費金額，同時希望抽樣結果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.系統抽樣D.整群抽樣5、在進行數據分類任務時，需要選擇合適的分類算法。假設要對一組醫學圖像進行疾病分類，圖像特征復雜且類別不均衡。以下哪種分類算法在處理這種具有挑戰性的分類問題時可能表現更好？（）A.支持向量機B.隨機森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法6、回歸分析是數據分析中的常用方法。假設要研究廣告投入與銷售額之間的關系，以下關于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復雜非線性關系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強C.在建立回歸模型前，不需要對數據進行標準化處理D.回歸模型的擬合優度（R2）越高，說明模型對數據的擬合效果越好7、在數據分析中的分類算法評估指標中，以下關于準確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準確率是指分類正確的樣本數占總樣本數的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數占實際正例樣本數的比例C.在某些情況下，準確率和召回率可能存在矛盾，需要根據具體問題權衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關注準確率和召回率其中一個指標即可，另一個可以忽略8、數據分析中的文本挖掘用于從大量文本數據中提取有價值的信息。假設要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉換為數值向量，以便進行后續的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發現文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預處理，如分詞和去除停用詞9、數據分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進行分析。假設我們要對一個大型數據集進行抽樣。以下關于抽樣方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.簡單隨機抽樣每個樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導致樣本的偏差D.抽樣方法對數據分析的結果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用10、在數據分析中，若要評估一個預測模型的準確性，以下哪個指標是常用的？（）A.均方誤差B.標準差C.偏度D.峰度11、在數據庫中，若要執行事務處理以確保數據的一致性，以下哪個特性是關鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性12、對于一個具有多個變量的數據集合，若要進行降維處理，以下哪種方法可能會被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨立成分分析D.以上都是13、在數據分析的實際應用中，模型的部署和更新是重要環節。假設你已經建立了一個預測模型并投入使用，以下關于模型更新的策略，哪一項是最合理的？（）A.定期重新訓練模型，使用最新的數據B.只有當模型性能明顯下降時才進行更新C.從不更新模型，認為初始模型足夠好D.隨機選擇時間更新模型14、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15、在進行數據分析時，選擇合適的統計指標能夠準確地描述數據特征。假設我們正在分析一組學生的考試成績。以下關于統計指標的描述，哪一項是錯誤的？（）A.平均數能夠反映數據的集中趨勢，但容易受到極端值的影響B.中位數不受極端值的影響，能更穩健地表示數據的中心位置C.標準差越大，說明數據的離散程度越小，數據越穩定D.方差是標準差的平方，同樣可以反映數據的離散程度16、在數據分析中，數據預處理的步驟包括數據清洗、轉換和歸一化等。假設我們要對一組數值型數據進行預處理。以下關于數據預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據轉換可以將數據映射到不同的范圍或格式，便于后續分析B.歸一化可以將數據縮放到相同的范圍，避免不同量級數據的影響C.數據預處理對數據分析的結果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理17、在數據分析中，選擇合適的統計量來描述數據的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設你有一組員工的工資數據，以下關于統計量的選擇，哪一項是最合適的？（）A.用中位數描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標準差描述離散程度C.用眾數描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統計量，不考慮數據的特點18、數據分析中的特征工程旨在從原始數據中提取有意義的特征。假設要分析股票市場數據，需要從歷史價格、成交量等原始數據中構建有效的特征。以下哪種特征構建方法在股票數據分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統計的特征構建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學習的自動特征學習19、假設要分析不同產品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計算當前的市場份額，不考慮歷史數據B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計算得出C.考慮競爭對手的策略和市場動態對市場份額的影響，進行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對于新興市場沒有意義20、關于數據分析中的時間序列分析，假設要預測某股票價格在未來一段時間的走勢。時間序列數據具有季節性、趨勢性和隨機性等特點。以下哪種方法可能更適合進行準確的預測？（）A.移動平均法，平滑數據B.指數平滑法，考慮不同權重C.ARIMA模型，結合自回歸和移動平均D.不進行預測，隨機猜測股票價格21、在進行數據融合時，將多個數據源的數據整合在一起。假設我們有來自不同部門的銷售數據和客戶數據，以下關于數據融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數據源的數據簡單拼接，無需考慮數據格式和字段的一致性B.數據融合可能會引入重復和不一致的數據，不需要處理C.建立統一的數據標準和數據清洗規則，能夠提高數據融合的質量D.數據融合只適用于結構相同的數據源，對于不同結構的數據源無法進行融合22、在數據分析中，數據分析的結果需要進行解釋和評估。以下關于結果解釋和評估的描述中，錯誤的是？（）A.結果解釋應該結合問題的背景和目的，進行合理的分析和推斷B.結果評估應該使用客觀的指標和方法，進行準確的評價和判斷C.結果解釋和評估可以根據需要進行調整和修改，以滿足不同的需求D.結果解釋和評估只需要關注數據分析的結果，無需考慮數據的質量和可靠性23、在數據分析的市場調研中，假設要了解消費者對新產品的偏好和需求。以下哪種數據收集方法可能獲得更深入和真實的反饋？（）A.在線調查問卷B.面對面訪談C.電話調查D.不進行調研，依靠以往經驗推測24、在數據分析中，描述性統計是常用的方法之一。以下關于描述性統計指標的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數據的平均值，能反映數據的集中趨勢B.中位數是將數據從小到大排序后位于中間位置的數值，不受極端值影響C.標準差反映了數據的離散程度，標準差越大，數據的波動越小D.描述性統計指標可以幫助我們快速了解數據的基本特征和分布情況25、數據分析中的倫理和道德問題也需要引起關注。假設要使用個人數據進行分析，以下關于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經用戶授權，擅自使用個人數據進行分析B.不明確告知用戶數據的使用目的和方式，侵犯用戶知情權C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則，在獲得用戶明確授權的前提下，合理使用個人數據，并采取措施保護用戶隱私和權益D.認為數據分析中的倫理和道德問題不重要，只要能得到有價值的結果就行二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述數據隱私保護中的差分隱私技術的原理和應用場景，說明其優缺點，并舉例說明如何在實際數據分析中應用差分隱私。2、（本題5分）在進行數據分析時，如何確定樣本量的大小？請闡述影響樣本量的因素和計算樣本量的常用方法，并舉例說明。3、（本題5分）闡述數據分析中的特征工程的主要任務和方法，包括特征提取、選擇和構建，并說明特征工程對模型性能的影響。4、（本題5分）簡述數據庫查詢語言（如SQL）在數據分析中的作用和基本操作，舉例說明如何使用SQL進行數據篩選、聚合和關聯。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商直播平臺擁有主播的直播數據、觀眾互動數據、商品銷售數據等。研究如何根據這些數據評估主播的表現和直播效果，優化直播運營策略。2、（本題5分）某房地產中介公司積累了房屋交易數據、客戶需求、市場政策等信息。探討怎樣利用這些數據提高房屋匹配效率和客戶滿意度。3、（本題5分）一家數碼產品專賣店擁有銷售數據、產品熱度、顧客咨詢問題等。調整數碼產品的進貨策略和銷售重點。4、（本題5分）一家服裝品牌公司收集了各門店的銷售數據、款式流行度、顧客反饋等。預測服裝潮流趨勢，優化產品線和庫存管理。5、（本題5分）某在線臺球用品銷售平臺記錄了銷售數據、臺球賽事熱度、用戶品牌忠誠度等。調整臺球用品的品牌和產品結構。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）對于企業的供應鏈風險管理，論述如何運用數據分析識別潛在的風險因素，制定風險應對策略，保障供應鏈的穩定性