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頁西安醫學高等專科學校

《數據管理與分析》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、數據分析中的模型選擇需要根據問題的特點和數據的性質來決定。假設要預測股票價格的短期波動，數據具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復雜的金融數據時更有可能取得較好的預測效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學習模型2、在數據分析中，數據可視化的原則有很多，其中簡潔明了是一個重要的原則。以下關于簡潔明了的描述中，錯誤的是？（）A.簡潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數據的含義B.簡潔明了的可視化圖表應該避免使用過多的顏色和裝飾C.簡潔明了的可視化圖表可以通過減少數據的維度和細節來實現D.簡潔明了的可視化圖表只適用于簡單的數據展示，對于復雜的數據無法處理3、數據分析中的數據探索不僅包括數值型數據，也包括類別型數據。假設要分析一個包含職業信息的類別型數據集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業的分布情況？（）A.計算每個職業的頻數B.繪制職業的直方圖C.進行職業的聚類分析D.以上方法都可以4、在處理缺失值時，如果缺失值的比例較高且數據呈現一定的規律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補B.多重插補C.隨機插補D.以上都不是5、數據分析中的主成分分析（PCA）常用于數據降維。假設我們有一個高維的數據集，其中包含大量相關的特征，通過PCA進行降維時，以下哪個說法是正確的？（）A.降維后的主成分數量一定少于原始特征數量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分數據信息D.以上都是6、數據分析在電商領域有著廣泛的應用。以下關于數據分析在電商客戶關系管理中的作用，不準確的是（）A.可以對客戶進行細分，根據客戶的購買行為和偏好提供個性化的推薦和服務B.通過分析客戶的反饋和評價，改進產品和服務質量，提高客戶滿意度C.預測客戶的流失風險，采取相應的措施進行客戶保留和挽回D.數據分析在電商客戶關系管理中作用不大，傳統的客戶關系管理方法更加有效7、在數據分析中，數據質量評估是確保數據可靠性的重要手段。以下關于數據質量評估的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量評估可以使用多種指標，如準確性、完整性、一致性等B.數據質量評估可以通過手動檢查和自動化工具相結合的方式進行C.數據質量評估應定期進行，及時發現和解決數據質量問題D.數據質量評估只需要在數據進入數據倉庫之前進行，之后就不需要再進行評估了8、數據分析中，數據分析方法的有效性可以通過多種方式進行評估。以下關于數據分析方法有效性評估的說法中，錯誤的是？（）A.數據分析方法的有效性可以通過與實際情況進行對比來評估B.數據分析方法的有效性可以通過與其他方法進行比較來評估C.數據分析方法的有效性可以通過模擬數據進行測試來評估D.數據分析方法的有效性一旦確定就不能再進行調整和改進9、在數據分析中，如果數據存在偏差，可能會導致分析結果不準確。以下哪種情況可能導致數據偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數據錄入錯誤C.樣本量過小D.以上都是10、某數據分析項目需要對大量文本數據進行情感分析。以下哪種技術常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.詞袋模型11、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12、在數據分析中，若要研究變量之間的因果關系，以下哪種方法可能會被采用？（）A.實驗設計B.格蘭杰因果檢驗C.結構方程模型D.以上都有可能13、數據分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關系模型。假設我們要研究房價與房屋面積、地理位置等因素的關系。以下關于回歸分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時考慮多個自變量對因變量的影響B.回歸模型的擬合優度可以通過R平方值來評估C.存在共線性問題時，回歸模型的參數估計會不準確，但不影響預測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對因變量有顯著影響的自變量14、數據分析中，數據質量的監控是持續改進數據質量的重要手段。以下關于數據質量監控的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量監控可以通過設置數據質量指標、定期檢查和預警等方式來實現B.數據質量監控應覆蓋數據的采集、存儲、處理和使用等各個環節C.數據質量監控需要建立有效的反饋機制，及時發現和解決數據質量問題D.數據質量監控只需要在數據倉庫中進行，其他數據源不需要進行監控15、在進行數據分析項目時，需要對數據進行探索性分析。以下哪個工具常用于探索性數據分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R16、在進行數據分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關注活動期間的數據C.忽略外部因素的影響D.憑經驗主觀判斷17、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18、在進行數據分析時，如果數據不符合正態分布，以下哪種統計方法可能不再適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.線性回歸D.以上都是19、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數據，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是20、數據分析中的異常檢測用于發現數據中的異常值或離群點。假設我們在分析生產線上的產品質量數據，以下哪種異常檢測方法可能適用于檢測突然出現的質量下降？（）A.基于統計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是21、在進行數據預處理時，特征工程是重要的環節。假設我們有一個包含房屋屬性（面積、房間數量、地理位置等）和價格的數據集，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進行建模，無需進行任何特征轉換和構建B.對地理位置進行獨熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對模型的性能沒有影響，可忽略D.增加一些與房屋價格無關的特征，能夠提高模型的準確性22、假設要分析兩個變量之間是否存在因果關系，以下哪種方法較為合適？（）A.相關性分析B.格蘭杰因果檢驗C.回歸分析D.以上都不是23、在數據分析中，數據倉庫的設計和實現需要考慮多個因素，其中數據粒度是一個重要的因素。以下關于數據粒度的描述中，錯誤的是？（）A.數據粒度是指數據的詳細程度和匯總程度B.數據粒度越細，數據的存儲和管理成本越高C.數據粒度越粗，數據的查詢和分析效率越高D.數據粒度的選擇只取決于數據的類型和規模，與數據分析的需求無關24、在建立分類模型時，如果數據存在類別不平衡問題，以下哪種技術可以用于數據增強？（）A.生成對抗網絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是25、在數據分析中，數據分析的流程包括多個步驟，其中數據探索是一個重要的步驟。以下關于數據探索的描述中，錯誤的是？（）A.數據探索可以幫助人們了解數據的特征和分布B.數據探索可以發現數據中的異常值和噪聲C.數據探索可以確定數據分析的方法和工具D.數據探索只需要對數據進行簡單的統計分析，無需進行深入的挖掘和探索二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述數據挖掘中的圖像挖掘，包括圖像分類、目標檢測等，說明其技術和應用場景。2、（本題5分）描述數據分析中的時間序列分解技術，如加法模型和乘法模型，說明如何通過分解進行預測和分析，并舉例說明在銷售數據預測中的應用。3、（本題5分）解釋什么是圖數據分析，說明其在交通網絡、社交關系等領域的應用場景和常用算法，并舉例分析。4、（本題5分）簡述聚類分析的概念和方法，舉例說明其在市場細分、客戶分類等領域的應用，并解釋如何確定最優的聚類個數。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線游戲公司保存了玩家的游戲數據，包含游戲時長、游戲等級、充值金額、游戲模式等。分析玩家在不同游戲模式下的游戲時長與充值金額的關系。2、（本題5分）某外賣平臺的早餐類目存有商家數據，包括菜品類型、銷售額、配送時間、用戶下單時間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時間和用戶下單時間的關聯。3、（本題5分）某在線足球裝備銷售平臺記錄了銷售數據、足球賽事影響、用戶偏好變化等。及時調整足球裝備的庫存和營銷策略。4、（本題5分）某在線醫療平臺保存了患者的病歷數據、在線咨詢記錄、藥品購買記錄等。探討怎樣利用這些數據改善醫療服務質量和藥品管理。5、（本題5分）某電影制作公司掌握了電影的票房數據、觀眾評價、社交媒體熱度等信息。探討怎樣利用這些數據指導電影的選題和制作決策。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在房地產租賃市場，房屋租賃數據、租客需求數據等不斷豐富。分析如何借助數據分析手段，如租金價格預測、租客信