學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湘潭醫衛職業技術學院《數據處理和可視化》

2023-2024學年第二學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、假設要分析某產品在不同地區的銷售情況，同時考慮地區的經濟發展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對應分析2、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下關于數據清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數據集B.對于錯誤數據，可以根據其他相關字段的值進行推測和修正C.忽略重復記錄，因為它們對數據分析結果影響不大D.不進行任何數據清洗操作，直接使用原始數據進行分析3、在數據分析的模型評估中，假設建立了一個預測模型，需要評估其性能。除了準確率，以下哪個評估指標對于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準確率和召回率C.均方誤差，用于連續值的預測D.不關注評估指標，認為模型是完美的4、數據分析中的文本分類任務可以使用多種機器學習算法。假設我們要對大量的新聞文章進行分類，以下哪種算法在處理文本分類時可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機C.樸素貝葉斯D.隨機森林5、對于一個具有分類和數值型特征的數據集合，若要進行預處理，以下哪些步驟可能會被包括？（）A.編碼分類特征B.處理異常值C.標準化數值型特征D.以上都是6、在數據挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關于K-Means算法的缺點，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優解C.不能處理非球形的簇D.計算復雜度高7、在數據分析過程中，數據清洗是一個關鍵步驟。以下關于數據清洗的目的，錯誤的是？（）A.去除數據中的噪聲和異常值，提高數據的質量B.統一數據的格式和單位，便于后續的分析和處理C.增加數據的數量，提高數據分析的結果的可靠性D.修復數據中的缺失值，確保數據的完整性8、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9、在數據預處理階段，若發現數據中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數填充缺失值C.根據其他變量推測缺失值D.以上方法均可10、在數據分析中，數據可視化的配色方案選擇也很重要。假設要創建一個展示銷售數據的圖表，以下關于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設計原則，選擇對比度高、易于區分和視覺舒適的配色方案，使數據清晰可讀，并根據數據的性質和重要性進行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗，只追求美觀11、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12、在數據分析中，若要對數據進行標準化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標準化B.Min-Max標準化C.小數定標標準化D.以上都是13、數據分析中的數據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。假設要展示不同地區在過去十年間的經濟增長趨勢，以下關于數據可視化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用折線圖清晰地呈現經濟指標隨時間的變化B.柱狀圖能夠有效地對比不同地區在特定時間點的經濟數值C.為了使圖表更美觀，可以添加過多的裝飾元素，即使這可能會干擾數據的解讀D.選擇合適的顏色和標記，能夠增強圖表的可讀性和吸引力14、假設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15、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄等問題。為了得到準確和可靠的分析結果，需要對數據進行有效的清洗。以下哪種數據清洗方法在處理這種復雜的數據質量問題時最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用均值或中位數填充缺失值C.通過數據驗證規則糾正錯誤數據D.以上方法結合使用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）數據倉庫在企業數據分析中起著重要作用，請說明數據倉庫的概念、架構和建設過程中的關鍵步驟。2、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的預處理以適應聚類分析？請闡述包括數據標準化、特征選擇等方法，并舉例說明。3、（本題5分）闡述數據倉庫中的數據歸檔策略，說明如何確定需要歸檔的數據、歸檔的頻率和存儲方式，以優化數據倉庫的性能。4、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的缺失值插補？請闡述常見的插補方法和選擇策略，并舉例說明在實際數據中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對于電商平臺的個性化營銷活動策劃，論述如何運用數據分析確定目標用戶群體、營銷時機和營銷內容。2、（本題5分）電商直播行業迅速崛起，如何通過數據分析來評估主播的表現、觀眾的參與度以及商品的銷售情況？請論述數據分析在電商直播中的應用場景、指標體系和決策支持作用。3、（本題5分）對于電商平臺的用戶信用評估，論述如何運用數據分析構建信用評估模型，防范信用風險，促進交易安全。4、（本題5分）在農業生產中，如何利用數據分析預測氣象災害對農作物的影響，提前采取防范措施，降低農業損失。5、（本題5分）在能源交易市場中，如何利用數據分析來預測價格走勢、評估市場風險和優化交易策略？請深入探討數據的來源和處理方法，以及市場不確定性對分析結果的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某視頻網站的電影類目擁有用戶觀看數據，如電影類型、觀看時長、評分、收藏次數等。分析不同類型電影的觀看時長和評分、收藏次數的關系。2、（本題10分）一家美妝店收集了產品銷售數據、顧客膚質信息、熱門品