自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁武夷學院《R軟件》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、假設我們要分析一個網站的用戶行為數據，以下哪種方法可以用于識別用戶的訪問模式？（）A.關聯規則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.回歸分析2、對于一個時間序列數據，若要預測未來一段時間的數值，以下哪種預測方法通常不依賴歷史數據的季節性特征？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.線性回歸法D.季節性指數法3、在數據分析中，數據可視化不僅可以用于展示結果，還可以用于探索數據。假設要通過可視化探索兩個變量之間的關系，以下關于數據可視化探索的描述，哪一項是不正確的？（）A.散點圖可以直觀地顯示兩個變量之間的線性或非線性關系B.熱力圖可以用于展示兩個變量在不同取值下的頻率或密度C.數據可視化探索只是輔助手段，不能替代統計分析和建模D.可以通過不斷調整可視化的參數和形式，發現數據中隱藏的模式和趨勢4、在數據庫中，若要實現多表之間的關聯查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接5、在數據分析的過程中，需要對數據進行標準化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數據轉換為統一的尺度。以下哪種情況可能更需要進行數據標準化？（）A.數據的分布比較均勻B.數據的量級差異較大C.數據的類型比較單一D.以上都不是6、在進行數據可視化時，顏色的選擇有一定的技巧。以下關于顏色使用的描述，錯誤的是：（）A.避免使用過多的顏色，以免造成視覺混亂B.顏色的亮度和飽和度差異越大，對比越明顯C.可以隨意選擇顏色，只要自己覺得美觀就行D.對于重要的數據，可以使用醒目的顏色突出顯示7、在探索性數據分析（EDA）中，以下關于數據探索方法的描述，正確的是：（）A.只查看數據的統計摘要，就能全面了解數據的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數據的分布和異常值情況C.相關性分析對于所有類型的數據都能得出明確的結論D.EDA只是初步步驟，對后續的深入分析沒有幫助8、數據分析中，數據倉庫的擴展性是滿足未來需求的關鍵。以下關于數據倉庫擴展性的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫的擴展性應考慮數據量的增長、業務需求的變化和技術的發展等因素B.數據倉庫的擴展性可以通過分布式架構、云計算等技術來實現C.數據倉庫的擴展性只需要在建設初期進行規劃，后期不需要再進行調整D.數據倉庫的擴展性應保證系統的性能和穩定性，不會因為擴展而降低9、數據分析中的文本挖掘用于從文本數據中提取有價值的信息。假設要分析大量的客戶評論數據，以了解客戶對產品的滿意度，以下哪種技術可能是關鍵的第一步？（）A.詞頻統計B.情感分析C.主題建模D.命名實體識別10、在數據分析中，探索性數據分析（EDA）可以幫助我們初步了解數據的特征。假設你剛剛獲得一個新的數據集，以下關于EDA的步驟，哪一項是最應該首先進行的？（）A.繪制數據的直方圖和箱線圖B.計算數據的基本統計量，如均值、中位數等C.檢查數據的缺失值和異常值D.對數據進行聚類分析11、在數據分析中，模型選擇和調優是提高性能的關鍵步驟。假設要在多個分類模型中選擇最優的模型，以下關于模型選擇和調優的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術來評估不同模型在不同參數下的性能B.網格搜索和隨機搜索是常用的參數調優方法，可以找到較優的參數組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優先選擇復雜的模型D.結合業務需求和數據特點，選擇適合的模型和調優方法12、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。以下關于數據清洗的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過刪除包含大量缺失值的記錄來簡化數據，但可能會丟失有價值的信息B.對于錯誤的數據，可以根據數據的分布和邏輯關系進行修正或刪除C.重復記錄的處理只需保留其中一條，對分析結果沒有實質性影響D.數據清洗的目的是提高數據質量，為后續的分析提供可靠的數據基礎13、關于數據分析中的回歸分析，假設要研究員工的工作年限與工資收入之間的關系。數據存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復雜的關系？（）A.線性回歸，假設關系是線性的B.多項式回歸，考慮非線性關系C.邏輯回歸，處理二分類問題D.不進行回歸分析，僅通過描述性統計觀察14、數據挖掘技術在發現數據中的潛在模式和關系方面發揮著重要作用。假設我們要從電商網站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關于數據挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯規則挖掘可以發現不同商品之間的關聯關系，幫助進行商品推薦B.分類算法能夠根據已知的類別標簽對新的數據進行分類預測C.聚類分析將數據分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數據挖掘需要大量的數據和計算資源，同時結果需要進一步的分析和驗證15、在進行數據分析時，如果需要對數據進行分組統計，以下哪個函數在Python中經常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述數據挖掘中的社交網絡分析的主要任務和方法，如節點中心性分析、社區發現等，并舉例說明在社交平臺數據分析中的應用。2、（本題5分）描述數據分析中的數據預處理中的數據平滑技術，如移動平均、指數平滑等的原理和應用場景，并舉例說明。3、（本題5分）解釋生存分析的概念和應用場景，說明其主要的分析方法和指標，如生存函數、風險函數等。4、（本題5分）描述在數據分析中，如何進行數據的敏感性分析，包括確定敏感因素、評估影響程度和采取應對措施。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在金融市場的資產組合優化中，如何運用數據分析考慮風險偏好和投資目標，實現資產的最優配置。2、（本題5分）能源行業的數據，包括能源消耗數據、能源生產數據和能源市場數據等，對于能源管理和政策制定具有重要意義。分析如何通過數據分析來優化能源分配、預測能源需求、評估可再生能源的潛力，并探討數據分析在能源可持續發展中的作用。3、（本題5分）在金融市場的高頻交易風險管理中，如何運用數據分析監控交易速度和風險敞口，確保交易的穩定性和合規性。4、（本題5分）體育行業利用數據分析來評估運動員表現、制定訓練計劃、預測比賽結果等。討論如何通過數據分析提升團隊和運動員的競技水平，以及如何將數據分析應用于體育賽事的運營和觀眾體驗的優化。5、（本題5分）分析在制造業的質量控制中，如何運用數據分析監控生產過程中的質量波動，及時發現質量問題并采取改進措施。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某社交平臺收集了用戶的注冊信息、登錄時間、發布內容、關注關系等數據。分析用戶的活躍時間段分布，以及不同類型發布內容的受歡迎程度和傳播范圍。2、（本題10分）一家快遞公司的同城配送業務記錄了配送數據，包