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頁貴州醫科大學

《數據分析與可視化基礎》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2分，共30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、關于數據分析中的多變量分析，假設要同時研究多個自變量對因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復雜關系和交互作用？（）A.多元線性回歸B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個變量與因變量的關系2、數據分析中，數據挖掘的過程包括多個步驟。以下關于數據挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘的過程包括數據準備、數據挖掘、結果解釋和評估等步驟B.數據準備階段包括數據清洗、數據集成和數據轉換等工作C.數據挖掘階段可以使用多種算法和技術，如決策樹、聚類、關聯規則挖掘等D.數據挖掘的結果不需要進行解釋和評估，直接應用于實際問題即可3、在數據分析中，若要對數據進行預處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是4、在進行數據可視化時，選擇合適的圖表類型要根據數據的特點和分析目的。假設你要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下關于圖表選擇的建議，哪一項是最恰當的？（）A.使用折線圖，體現收入隨年齡的變化趨勢B.運用柱狀圖，比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖，展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達圖，綜合展示多個相關變量5、對于數據分析中的數據融合，假設要整合來自多個數據源的數據，這些數據源的數據格式、字段和含義可能不同。以下哪種數據融合方法可能更有助于實現數據的一致性和可用性？（）A.基于規則的融合，制定明確的融合規則B.基于模型的融合，利用機器學習算法C.手動整合數據，逐個處理D.不進行數據融合，分別分析各個數據源的數據6、在數據分析中，抽樣是獲取代表性數據的常用方法。假設要從一個大型數據庫中抽取樣本以估計總體特征，以下關于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.采用簡單隨機抽樣，不考慮總體的結構和特征B.隨意選擇抽樣方法，不考慮樣本的代表性和誤差C.根據總體的特點和研究目的，選擇合適的抽樣方法，如分層抽樣、系統抽樣等，并控制抽樣誤差D.為了方便，抽取少量樣本，不考慮樣本量對結果的影響7、在進行數據關聯和融合時，需要確保數據的一致性和準確性。假設你有來自不同系統的銷售數據和庫存數據，要進行關聯分析。以下關于數據關聯方法的選擇，哪一項是最需要注意的？（）A.根據共同的主鍵或標識符進行精確匹配關聯B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進行關聯C.不進行任何預處理，直接將數據合并，期望自動關聯D.隨機選擇一種關聯方法，不考慮數據的特點8、數據挖掘是從大量數據中發現潛在模式和知識的過程。假設一家電商企業想要通過數據挖掘來發現客戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數據挖掘技術可能最為適用？（）A.關聯規則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預測分析9、在進行數據分析時，若要檢驗兩個總體的方差是否相等，應使用哪種檢驗方法？（）A.F檢驗B.t檢驗C.卡方檢驗D.秩和檢驗10、數據挖掘在發現隱藏模式和知識方面發揮著重要作用。假設要從大量銷售數據中挖掘潛在的客戶購買模式，以下關于數據挖掘技術選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關聯規則挖掘，不考慮其他技術B.盲目應用所有的數據挖掘算法，不考慮數據特點和業務需求C.結合聚類分析、分類算法和關聯規則挖掘等技術，根據數據特點和問題需求選擇合適的方法D.認為數據挖掘結果一定準確，無需進一步驗證和解釋11、在數據分析的實時數據分析場景中，假設要對不斷產生的數據流進行快速處理和分析，以下哪種技術或架構可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關系型數據庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數據再事后分析12、在數據分析中，數據抽樣是一種常用的方法。以下關于數據抽樣的說法中，錯誤的是？（）A.數據抽樣可以減少數據分析的時間和成本，同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數據抽樣方法，能夠確保每個數據點被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據某些特征將數據分為不同層次，然后從各層次中進行抽樣D.數據抽樣的樣本大小越大，分析結果就越準確，因此應盡量選擇大樣本13、數據分析在醫療領域有著重要的應用。以下關于數據分析在醫療中的作用，不準確的是（）A.可以幫助醫療機構分析患者的病歷數據，優化治療方案，提高醫療質量B.通過對醫療影像數據的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實時健康數據進行監測和預警，實現個性化的醫療服務D.數據分析在醫療領域的應用還處于初級階段，對醫療實踐的影響非常有限14、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15、當分析一組時間序列數據時，發現數據存在明顯的季節性波動。為了消除季節性影響，應該采用哪種方法？（）A.移動平均B.指數平滑C.季節指數法D.線性回歸二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述在數據分析中，如何進行特征的交互作用分析，解釋其重要性和常用方法，并舉例說明在實際問題中的應用。2、（本題5分）闡述數據分析師如何在項目中進行成本效益分析，包括考慮的因素、計算方法和如何根據分析結果做出決策，并舉例說明。3、（本題5分）簡述強化學習的概念和應用場景，說明其與監督學習和無監督學習的區別，并舉例說明強化學習在數據分析中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在金融衍生品交易中，如何運用數據分析來評估風險敞口、定價模型的合理性和交易策略的優化？請論述數據分析在復雜金融工具交易中的應用、模型風險和市場波動的應對。2、（本題5分）在體育領域，運動員的訓練數據、比賽數據等不斷豐富。詳細論述如何利用數據分析，例如運動員表現評估、戰術分析等，為運動員的訓練和比賽提供科學依據，提升體育團隊的競技水平，同時分析在數據采集設備準確性、數據解讀專業性和體育賽事特殊性方面的挑戰及解決辦法。3、（本題5分）電商平臺產生了海量的交易數據和用戶行為數據。討論如何通過數據分析來優化用戶體驗，如個性化推薦、頁面布局優化等，以及如何利用數據預測銷售趨勢、優化庫存管理，從而提高電商平臺的運營效率和盈利能力。4、（本題5分）在人力資源招聘中，如何運用數據分析評估求職者的簡歷和面試表現，預測其在崗位上的適應性和績效，提高招聘的準確性和效率。5、（本題5分）在社交媒體營銷中，如何通過對用戶社交關系、興趣愛好和互動行為的數據分析，制定精準的營銷方案，提高品牌知名度和用戶參與度，并評估營銷活動的效果。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線招聘平臺積累了求職者數據、企業招聘需求、職位匹配度等