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。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁云南機電職業技術學院《數據分析基礎實驗》

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20個小題，每小題1分，共20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、在進行數據分析時，選擇合適的統計指標能夠準確地描述數據特征。假設我們正在分析一組學生的考試成績。以下關于統計指標的描述，哪一項是錯誤的？（）A.平均數能夠反映數據的集中趨勢，但容易受到極端值的影響B.中位數不受極端值的影響，能更穩健地表示數據的中心位置C.標準差越大，說明數據的離散程度越小，數據越穩定D.方差是標準差的平方，同樣可以反映數據的離散程度2、在數據分析中，模型的可解釋性對于理解和信任模型結果很重要。假設你建立了一個復雜的機器學習模型，以下關于提高模型可解釋性的方法，哪一項是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關注可解釋性B.繪制模型的決策樹，直觀展示決策過程C.只關注模型的預測準確率，不考慮解釋性D.對模型的內部工作原理不做任何解釋，讓用戶自行理解3、在處理大規模數據時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設要對數十億條的用戶行為數據進行分析，需要快速完成復雜的計算任務。以下哪個分布式計算框架在處理這種海量數據時更具優勢？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm4、在數據分析中，聚類分析用于將數據分組。假設要對客戶進行細分，以下關于聚類分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預先指定聚類的數量B.層次聚類可以生成層次結構的聚類結果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結果只取決于算法和數據，不受初始條件和參數的影響D.可以通過評估聚類的緊密度和分離度來選擇最優的聚類方案5、在數據分析中，對于高維度的數據，例如基因表達數據、圖像數據等，需要進行降維處理以簡化分析。以下哪種降維方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.局部線性嵌入（LLE）D.以上都是6、在數據分析中，數據預處理的方法有很多，其中數據標準化是一種常用的方法。以下關于數據標準化的描述中，錯誤的是？（）A.數據標準化可以將數據轉換為具有相同尺度和單位的數值B.數據標準化可以提高數據分析的結果的準確性和可靠性C.數據標準化的方法有多種，如min-max標準化、z-score標準化等D.數據標準化只適用于數值型數據，對于分類型數據無法處理7、在處理多變量數據時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數據集，以下哪種降維技術可以保留數據的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）8、在數據挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現精準營銷？（）A.決策樹算法B.關聯規則算法C.神經網絡算法D.遺傳算法9、數據分析中的文本分析用于處理非結構化的文本數據。假設要從大量的客戶評論中提取關鍵信息和情感傾向，以下關于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關鍵詞計數，不考慮文本的語義和語境B.不進行文本的預處理和清洗，直接應用分析算法C.采用自然語言處理技術，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進行預處理、特征提取和建模，以準確理解和挖掘文本中的信息D.認為文本分析結果一定準確可靠，不需要人工驗證和修正10、在數據分析中，聚類算法用于將數據分為不同的組。假設我們要對客戶進行細分。以下關于聚類算法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數量B.層次聚類可以形成層次結構的聚類結果C.聚類算法的結果是唯一確定的，不受初始值和參數的影響D.可以根據業務需求和數據特點選擇合適的聚類算法11、在進行數據分析時，若數據的樣本量較小，以下哪種統計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數檢驗D.回歸分析12、在進行回歸分析時，如果殘差不滿足正態分布，可能會對模型產生什么影響？（）A.影響模型的準確性B.導致系數估計有偏差C.模型的預測能力下降D.以上都是13、在數據分析的關聯規則挖掘中，以下關于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）A.支持度表示項集在數據集中出現的頻率B.置信度表示在包含前提項集的事務中同時包含結果項集的概率C.支持度和置信度越高，關聯規則越有價值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關聯規則14、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。為了得到高質量、準確且可用的數據，以下哪種數據清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數或其他統計值C.對重復記錄進行隨機選擇保留D.忽略數據中的問題，直接進行分析15、當分析一個在線教育平臺的課程評價數據，以評估教師的教學質量和課程的效果。考慮到評價的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評價？（）A.計算平均值B.去除極端值后計算平均值C.采用眾數D.以上都是16、假設要分析某公司不同產品線的利潤貢獻度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產品線的利潤占比及排名？（）A.帕累托圖B.桑基圖C.弦圖D.以上都不是17、在數據挖掘的關聯規則挖掘中，以下哪個指標用于衡量規則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是18、在數據分析中，數據挖掘的算法有很多，其中決策樹是一種常用的算法。以下關于決策樹的描述中，錯誤的是？（）A.決策樹可以用于分類和回歸問題B.決策樹的構建過程是自頂向下的C.決策樹的葉子節點表示最終的分類結果或預測值D.決策樹的算法復雜度較低，適用于大規模數據集19、在數據分析中，模型的選擇和調優需要根據數據和問題的特點進行。假設我們要解決一個分類問題。以下關于模型選擇和調優的描述，哪一項是不準確的？（）A.不同的模型在不同的數據集上表現可能不同，需要進行試驗和比較B.可以通過調整模型的超參數來優化模型的性能C.模型越復雜，性能就一定越好，應該優先選擇復雜的模型D.可以使用網格搜索、隨機搜索等方法進行超參數調優20、在數據分析中，若要分析數據的偏態和峰態，以下哪個統計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數B.峰度系數C.協方差D.相關系數二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述數據挖掘中的異常檢測在網絡安全中的應用，說明如何通過異常檢測發現網絡攻擊和異常行為。2、（本題5分）簡述數據挖掘中的隱私保護問題，介紹應對隱私泄露風險的技術和策略，如差分隱私、同態加密等。3、（本題5分）簡述數據分析師如何在團隊中發揮領導作用，包括項目管理、團隊協作等方面，并舉例說明。4、（本題5分）簡述數據分析師如何應對數據質量問題，包括數據缺失、錯誤、不一致等，并介紹一些數據清洗和修復的方法。5、（本題5分）闡述數據挖掘中的圖像挖掘的主要任務和方法，如圖像分類、目標檢測等，并舉例說明在醫療影像數據分析中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線攝影器材租賃平臺掌握了租賃數據、器材損壞情況、用戶租賃周期等。優化攝影器材租賃服務和維護管理。2、（本題5分）某在線烘焙教學平臺保存了教學視頻觀看數據、用戶實踐成果、課程改進建議等。優化教學內容和互動環節。3、（本題5分）某寵物用品電商平臺積累了銷售數據、寵物種類分布、用戶需求反饋等。推出更符合寵物需求和主人喜好的產品。4、（本題5分）某金融科技平臺收集了用戶的投資行為、風險偏好、資產配置等。研究怎樣借助這些數據提供個性化的投資建議和財富管理服務。5、（本題5分）一家在線旅游平臺的自駕游產品數據包含路線規劃、景點選擇、費用預算、用戶評價等。探討路線規劃和景點選擇對費用預算和用戶評價的關系。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在物流供應鏈中，供應商績效評估和采購決策需要數據分析。以某制造企業為例，論述如何運用數據分析來選擇優質供應商、優化采購成本、確保供應鏈的穩定性，以及如何處理供應鏈中的數據延遲和不確定性。2、（本題10分）教育領域逐漸重視數據分析在教學改進和學生評