站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁沙洲職業工學院

《多元統計分析》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、對于一個不平衡的數據集，若要通過采樣方法來平衡數據，以下哪種采樣策略可能會導致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能2、在進行數據分析時，如果想要了解數據的分布形態，以下哪種統計圖形最適合？（）A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖3、在進行數據分析時，選擇合適的統計指標能有效描述數據特征。假設要分析一組學生考試成績的集中趨勢和離散程度，以下關于統計指標選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用平均數來描述成績的集中趨勢，忽略中位數和眾數B.用方差衡量離散程度，但不考慮標準差C.同時采用平均數、中位數和眾數來描述集中趨勢，并結合標準差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個統計指標，不考慮其適用場景和數據特點4、在進行數據分析時，異常值的檢測和處理是重要的環節。假設我們在分析一組生產線上的產品質量數據。以下關于異常值的描述，哪一項是不準確的？（）A.異常值可能是由于數據錄入錯誤或特殊情況導致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對于異常值，應該立即刪除，以免影響分析結果D.對異常值的處理需要根據具體情況進行判斷，有時需要進一步調查原因5、在處理時間序列數據時，如果需要對數據進行季節性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數D.matplotlib庫中的plot函數6、在數據分析中，若要評估一個預測模型的準確性，以下哪個指標是常用的？（）A.均方誤差B.標準差C.偏度D.峰度7、在數據挖掘中，若要預測客戶的購買行為，以下哪種方法可能會被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關聯規則挖掘D.以上都有可能8、數據分析中的數據降維技術常用于減少數據的維度，同時保留重要信息。假設你有一個高維的數據集，包含眾多特征。以下關于數據降維方法的選擇，哪一項是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計算復雜度和效率C.降維過程中是否會丟失關鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門9、在數據庫中，若要優化查詢語句的執行計劃，以下哪個工具或技術可以提供幫助？（）A.索引分析工具B.執行計劃查看器C.數據庫性能監控工具D.以上都是10、在數據分析項目中，與利益相關者的溝通和理解需求至關重要。假設你正在為一家企業進行數據分析，以下關于需求溝通的方法，哪一項是最有效的？（）A.使用大量的技術術語和復雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語言，結合實際案例說明分析的目標和結果C.只與技術人員溝通，忽略非技術背景的利益相關者D.不與利益相關者溝通，自行決定分析的方向和重點11、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12、在數據分析的預測模型選擇中，假設數據具有非線性和復雜的特征，且樣本數量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機森林B.神經網絡，具有強大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅持使用簡單的線性模型13、關于數據分析中的數據預處理，假設數據集中存在極端值，這些極端值可能會對后續的分析產生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當？（）A.直接刪除包含極端值的數據點B.對極端值進行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數據14、在進行數據關聯分析時，需要找出不同變量之間的關系。假設要分析客戶購買行為與促銷活動之間的關聯，以下關于關聯分析方法的描述，正確的是：（）A.只關注表面的關聯，不深入分析內在的因果關系B.不考慮數據的分布和異常值，直接進行關聯分析C.運用關聯規則挖掘、相關性分析等方法，同時考慮數據的特點和業務背景，挖掘有價值的關聯模式，并對結果進行解釋和驗證D.認為關聯分析結果一定能直接用于制定營銷策略，不進行進一步的評估和優化15、數據分析中，數據質量問題會影響分析結果的準確性和可靠性。以下關于數據質量的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量包括準確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數據質量問題可以通過數據清洗、驗證和監控等方法來解決C.提高數據質量需要從數據的采集、存儲、處理等各個環節入手D.一旦數據進入數據倉庫，就不需要再關注數據質量問題了二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在進行回歸分析時，如何判斷模型是否存在過擬合或欠擬合？請介紹診斷方法和解決措施。2、（本題5分）在數據分析中，如何處理不平衡數據集？請闡述常見的處理方法，如過采樣、欠采樣、生成合成樣本等，并分析它們的優缺點。3、（本題5分）在處理物流數據時，常用的數據分析方法和技術有哪些？解釋路徑優化、庫存管理等概念，并舉例說明應用。4、（本題5分）闡述數據分析中的生存分析的概念和應用場景，如在醫學研究、客戶流失預測中的應用，并解釋常用的生存分析方法。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對于電商平臺的品牌管理，論述如何運用數據分析評估品牌形象和品牌價值，制定品牌推廣和維護策略。2、（本題5分）在醫療科研中，如何利用臨床數據和基因數據進行疾病的關聯分析，為新藥研發和治療方案的改進提供依據。3、（本題5分）在金融市場的資產配置中，數據分析有助于優化投資組合。以某投資機構為例，探討如何運用數據分析來評估不同資產的風險收益特征、確定資產配置比例、監控投資組合績效，以及如何根據市場變化動態調整資產配置。4、（本題5分）隨著移動應用的廣泛使用，產生了大量的用戶行為數據。論述如何通過數據分析技術，像用戶留存分析、應用內購買行為研究等，優化移動應用的功能設計、提升用戶體驗，增加應用的商業價值，同時思考數據碎片化和跨平臺數據整合的困難及應對措施。5、（本題5分）分析在旅游大數據中，如何通過對游客行程和消費數據的分析，優化旅游目的地的營銷和服務策略，提升旅游體驗。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某健身俱樂部收集了會員的健身項目選擇、鍛煉頻率、身體指標等數據。研究怎樣根據這些數據為會員提供個性化的健身方案。2、（本題10分）一家在線旅游預訂平臺保存了酒店預訂數據，包括酒店星級、位置、價格、