裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)江蘇警官學(xué)院

《數(shù)據(jù)管理原理與技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過(guò)小D.以上都是2、在建立回歸模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題？（）A.對(duì)自變量進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化B.增加樣本量C.剔除一些相關(guān)的自變量D.以上都是3、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的來(lái)源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無(wú)需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來(lái)源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異，需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合4、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的遞歸劃分來(lái)構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過(guò)擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好5、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類問(wèn)題，假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)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(shí)可能效果較好？（）A.決策樹，通過(guò)一系列規(guī)則進(jìn)行分類B.支持向量機(jī)，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6、假設(shè)我們有一組關(guān)于學(xué)生成績(jī)的數(shù)據(jù)，包括語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)等科目成績(jī)，要分析這些科目成績(jī)之間的相關(guān)性，以下哪種可視化方法較為直觀？（）A.熱力圖B.雷達(dá)圖C.散點(diǎn)圖矩陣D.以上都不是7、對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理，以下方法中，可能會(huì)引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄8、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9、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，除了考慮趨勢(shì)和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來(lái)平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以10、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(gòu)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(cuò)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(wú)效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)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11、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來(lái)自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式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(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。為了得到準(zhǔn)確和可靠的分析結(jié)果，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清洗。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題時(shí)最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.以上方法結(jié)合使用14、數(shù)據(jù)分析中，回歸分析用于建立變量之間的關(guān)系模型。以下關(guān)于回歸分析的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見(jiàn)的類型，用于建立因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值，根據(jù)自變量的變化情況進(jìn)行推斷C.回歸分析的結(jié)果只適用于特定的數(shù)據(jù)集，不能推廣到其他情況D.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，確保其準(zhǔn)確性和可靠性15、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，若要找出變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對(duì)應(yīng)分析D.典型相關(guān)分析16、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間？（）A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是17、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.深度學(xué)習(xí)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析18、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)銷售額的分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.柱狀圖適合比較不同類別之間的數(shù)量差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.餅圖能夠清晰地顯示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系，但不適合數(shù)據(jù)類別過(guò)多的情況D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來(lái)更美觀，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大19、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素。考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個(gè)方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題D.公開(kāi)所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果想要了解數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)圖形最適合？（）A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和業(yè)務(wù)需求，包括學(xué)習(xí)新技能、更新知識(shí)體系等。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何與利益相關(guān)者進(jìn)行有效的溝通，以確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果得到正確理解和應(yīng)用，包括溝通技巧和注意事項(xiàng)。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估中的混淆矩陣的構(gòu)成和用途，說(shuō)明如何通過(guò)混淆矩陣計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，并舉例說(shuō)明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺(tái)擁有司機(jī)和乘客的數(shù)據(jù)，包括接單時(shí)間、行程距離、費(fèi)用、乘客評(píng)價(jià)等。分析司機(jī)的接單時(shí)間分布和行程距離對(duì)費(fèi)用和乘客評(píng)價(jià)的影響。2、（本題5分）某在線音樂(lè)平臺(tái)存有用戶的聽(tīng)歌數(shù)據(jù)，包括歌曲類型、歌手、播放次數(shù)、收藏行為等。分析用戶對(duì)不同類型歌曲和歌手的喜好程度以及收藏行為的特點(diǎn)。3、（本題5分）某在線音樂(lè)平臺(tái)的流行音樂(lè)類目擁有用戶數(shù)據(jù)，包括歌手、歌曲播放量、下載次數(shù)、分享行為等。分析歌手知名度與歌曲播放量和下載次數(shù)的相關(guān)性。4、（本題5分）某電商平臺(tái)的寵物用品類目存有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價(jià)格、銷量、用戶寵物種類等。分析不同寵物種類用戶對(duì)寵物用品品牌和類別的購(gòu)買偏好。5、（本題5分）某在線拉丁舞鞋銷售平臺(tái)記錄了銷售數(shù)據(jù)、舞鞋款式熱度、用戶尺碼分布等。及時(shí)補(bǔ)貨熱門款式和尺碼，提高