江蘇海洋大學(xué)《大數(shù)據(jù)可視化》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線(xiàn)第1頁(yè)，共3頁(yè)江蘇海洋大學(xué)

《大數(shù)據(jù)可視化》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風(fēng)格應(yīng)根據(jù)不同的受眾和目的進(jìn)行選擇。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡(jiǎn)潔明了、生動(dòng)形象、專(zhuān)業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌?lèi)型B.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇應(yīng)考慮受眾的背景、知識(shí)水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇可以根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)確定D.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響用戶(hù)體驗(yàn)2、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類(lèi)分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類(lèi)分析的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)別B.類(lèi)別之間的差異明顯C.不需要事先指定類(lèi)別數(shù)量D.聚類(lèi)結(jié)果是絕對(duì)準(zhǔn)確的3、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于EDA的步驟，哪一項(xiàng)是最應(yīng)該首先進(jìn)行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線(xiàn)圖B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類(lèi)型數(shù)據(jù)無(wú)法處理5、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對(duì)總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷(xiāo)策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷(xiāo)售額，設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.新的營(yíng)銷(xiāo)策略顯著提高了銷(xiāo)售額B.新的營(yíng)銷(xiāo)策略沒(méi)有顯著提高銷(xiāo)售額C.無(wú)法確定新策略對(duì)銷(xiāo)售額的影響D.以上結(jié)論都不正確6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線(xiàn)圖，觀察超出箱體范圍的值C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，查看兩端的值D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢查7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類(lèi)時(shí)，需要確定合適的聚類(lèi)數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類(lèi)，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問(wèn)題。假設(shè)我們處理的是敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)該采取加密、匿名化等技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護(hù)法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題D.對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用進(jìn)行嚴(yán)格的權(quán)限管理，防止數(shù)據(jù)泄露9、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶(hù)細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線(xiàn)活動(dòng)將客戶(hù)分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶(hù)的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類(lèi)的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹(shù)的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分，對(duì)所有客戶(hù)采用相同的策略10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、金融、醫(yī)療、電商等多個(gè)領(lǐng)域B.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、產(chǎn)品推薦等工作C.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，不能盲目使用D.數(shù)據(jù)挖掘只適用于大規(guī)模企業(yè)，對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō)沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)要對(duì)一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同12、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個(gè)特性是關(guān)鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的根源可能來(lái)自多個(gè)方面。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題根源的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能源于數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的錯(cuò)誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理不善導(dǎo)致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當(dāng)引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題只與數(shù)據(jù)本身有關(guān)，與數(shù)據(jù)處理的過(guò)程和人員無(wú)關(guān)14、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)量的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.用中位數(shù)描述集中趨勢(shì)，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢(shì)，用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢(shì)，用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計(jì)量，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。假設(shè)你要將銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動(dòng)修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域有很多，其中金融領(lǐng)域是一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用評(píng)分B.數(shù)據(jù)挖掘可以用于市場(chǎng)預(yù)測(cè)和投資決策C.數(shù)據(jù)挖掘可以用于客戶(hù)關(guān)系管理和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接用于金融交易，無(wú)需人工干預(yù)17、在對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如原材料采購(gòu)、生產(chǎn)流程、產(chǎn)品質(zhì)量等，以?xún)?yōu)化生產(chǎn)過(guò)程和降低成本。以下哪種數(shù)據(jù)分析工具可能最適合處理大規(guī)模的工業(yè)數(shù)據(jù)？（）A.ExcelB.PythonC.SPSSD.SQL18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的可解釋性對(duì)于決策支持很重要。假設(shè)要向管理層解釋一個(gè)預(yù)測(cè)銷(xiāo)售趨勢(shì)的模型結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述，正確的是：（）A.使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語(yǔ)，讓管理層難以理解B.不提供任何解釋?zhuān)尮芾韺幼孕信袛郈.采用簡(jiǎn)單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語(yǔ)言，解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù)，幫助管理層做出明智的決策D.認(rèn)為數(shù)據(jù)可解釋性不重要，只要模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確就行19、對(duì)于一個(gè)具有分類(lèi)和數(shù)值型特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行預(yù)處理，以下哪些步驟可能會(huì)被包括？（）A.編碼分類(lèi)特征B.處理異常值C.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值型特征D.以上都是20、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析常用于預(yù)測(cè)和建模。假設(shè)要建立一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)房屋價(jià)格，考慮房屋面積、地理位置、房齡等因素。以下哪種回歸分析方法在處理這種多因素預(yù)測(cè)問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.線(xiàn)性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型壓縮技術(shù)，如剪枝、量化等的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明在移動(dòng)端模型部署中的應(yīng)用。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市的區(qū)別和聯(lián)系，說(shuō)明在企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中如何合理規(guī)劃和建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析面臨哪些挑戰(zhàn)？請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的技術(shù)和方法。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化的重要性，列舉常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化工具和圖表類(lèi)型，并說(shuō)明在何種情況下選擇使用哪種圖表進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。5、（本題5分）數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目中需要與不同團(tuán)隊(duì)進(jìn)行有效溝通。請(qǐng)論述在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何與技術(shù)團(tuán)隊(duì)、業(yè)務(wù)部門(mén)和管理層進(jìn)行良好的溝通與協(xié)作。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線(xiàn)滑雪裝備銷(xiāo)售平臺(tái)記錄了銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、雪場(chǎng)分布、用戶(hù)需求特點(diǎn)等。提供符合不同雪場(chǎng)和用戶(hù)需求的裝備推薦。2、（本題5分）某視頻網(wǎng)站的教育類(lèi)視頻擁有用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，如觀看時(shí)長(zhǎng)、視頻內(nèi)容、收藏次數(shù)、評(píng)論內(nèi)容等。分析用戶(hù)對(duì)不同教育內(nèi)容的觀看時(shí)長(zhǎng)和收藏評(píng)論差異。3、（本題5分）一家物流公司的冷鏈倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)記錄了倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)，包括貨物種類(lèi)、存儲(chǔ)時(shí)間、溫度要求、倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用等。研究貨物種類(lèi)和存儲(chǔ)時(shí)間對(duì)溫度要求和倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用的影響。4、（本題5分）某服裝品牌收集了各門(mén)店的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、時(shí)尚趨勢(shì)等信息。思考如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)的生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存管理策略。5、（本題5分）一家運(yùn)動(dòng)品牌收集了產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包括鞋類(lèi)、服裝、運(yùn)動(dòng)器材、銷(xiāo)售地區(qū)、價(jià)格等。研究不同銷(xiāo)售地區(qū)對(duì)各類(lèi)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品的需求特點(diǎn)和價(jià)格敏感度。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）探討在能源管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析監(jiān)測(cè)能源消耗模式，識(shí)別節(jié)能潛力，制定節(jié)能措施，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)能源利用。2、（本題10分）交通領(lǐng)域的擁堵和出行需求管