嘉應(yīng)學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
嘉應(yīng)學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
嘉應(yīng)學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
嘉應(yīng)學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁嘉應(yīng)學(xué)院

《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個小題,每小題1分,共25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、對于一個包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表,以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲空間?()A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理2、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長,以下關(guān)于因果推斷方法的描述,正確的是:()A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論,不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實驗設(shè)計和控制變量,直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對照實驗、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法,控制混雜因素,進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?,并評估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見的,不需要進(jìn)行專門的分析和驗證3、在數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險評估中,假設(shè)要評估一個投資項目的風(fēng)險水平。以下哪種方法可能更全面地考慮各種不確定性和潛在損失?()A.敏感性分析,研究參數(shù)變化的影響B(tài).蒙特卡羅模擬,隨機(jī)生成多種可能結(jié)果C.風(fēng)險矩陣,評估風(fēng)險的可能性和影響程度D.不進(jìn)行風(fēng)險評估,盲目投資4、對于一個具有時間戳的數(shù)據(jù)集合,若要進(jìn)行時間序列分析,以下哪個工具或庫可能會被使用?()A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn5、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系,而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系,以下關(guān)于因果推斷方法的選擇,哪一項是最關(guān)鍵的?()A.進(jìn)行隨機(jī)對照實驗,控制其他因素來確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù),使用回歸分析來推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來判斷因果關(guān)系D.主觀猜測和經(jīng)驗判斷因果關(guān)系6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀,還要具有交互性。假設(shè)要構(gòu)建一個交互式的數(shù)據(jù)可視化報表,允許用戶根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù),以下哪種工具可能是最合適的?()A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib7、對于一個包含多個數(shù)值型變量的數(shù)據(jù)集,若要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,應(yīng)采用哪種檢驗方法?()A.t檢驗B.卡方檢驗C.正態(tài)性檢驗D.F檢驗8、在數(shù)據(jù)分析中,建立合適的預(yù)測模型是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測下個月某產(chǎn)品的銷售量,有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場因素數(shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測模型的選擇,哪一項是最需要考慮的因素?()A.模型的復(fù)雜程度,越復(fù)雜的模型通常預(yù)測效果越好B.數(shù)據(jù)的特點和規(guī)模,選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時間,選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類似問題中的應(yīng)用效果,直接套用9、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題也需要引起關(guān)注。假設(shè)要使用個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以下關(guān)于倫理和道德原則的描述,正確的是:()A.未經(jīng)用戶授權(quán),擅自使用個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.不明確告知用戶數(shù)據(jù)的使用目的和方式,侵犯用戶知情權(quán)C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則,在獲得用戶明確授權(quán)的前提下,合理使用個人數(shù)據(jù),并采取措施保護(hù)用戶隱私和權(quán)益D.認(rèn)為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題不重要,只要能得到有價值的結(jié)果就行10、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,以下哪個指標(biāo)用于衡量規(guī)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11、假設(shè)我們正在分析客戶的購買行為數(shù)據(jù),想要了解客戶購買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計量最適合描述這種數(shù)據(jù)?()A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差12、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況,以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述,正確的是:()A.使用餅圖,因為它能清晰展示各地區(qū)銷售額占比B.采用折線圖,以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢C.運用柱狀圖,直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖,全面展示銷售額的分布特征,包括四分位數(shù)和異常值13、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評估指標(biāo)中,以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說法,不正確的是()A.準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下,準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾,需要根據(jù)具體問題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能,只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個指標(biāo)即可,另一個可以忽略14、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于分類算法的描述,錯誤的是:()A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個特征之間相互獨立15、在處理大量數(shù)據(jù)時,為了提高數(shù)據(jù)處理效率,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更適合快速查找和插入操作?()A.數(shù)組B.鏈表C.棧D.隊列16、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個重要的問題。假設(shè)一家公司要對員工的個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,同時需要確保數(shù)據(jù)的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護(hù)員工的隱私?()A.匿名化處理數(shù)據(jù)B.只在公司內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中分析數(shù)據(jù)C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護(hù)隱私17、在數(shù)據(jù)分析的模型評估中,假設(shè)建立了一個預(yù)測模型,需要評估其性能。除了準(zhǔn)確率,以下哪個評估指標(biāo)對于衡量模型的泛化能力可能更重要?()A.召回率,衡量模型找到正例的能力B.F1值,綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差,用于連續(xù)值的預(yù)測D.不關(guān)注評估指標(biāo),認(rèn)為模型是完美的18、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述,正確的是:()A.直接刪除包含缺失值的記錄,以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù),可以根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行手動修正,無需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來填充缺失值,不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具,識別并處理重復(fù)記錄、缺失值和錯誤數(shù)據(jù),同時考慮數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)需求19、在處理時間序列數(shù)據(jù)時,例如股票價格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測未來一段時間的股票價格,以下哪種方法可能會受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動的較大影響?()A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型20、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等多個方面。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)良好,但在一致性方面存在問題,可能的原因是什么?()A.數(shù)據(jù)錄入時的錯誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當(dāng)C.數(shù)據(jù)更新不及時D.以上原因都有可能21、在數(shù)據(jù)分析中,若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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22、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是一個重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的描述中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以提高數(shù)據(jù)查詢和分析的效率B.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計和查詢語句等方法來實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、復(fù)雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化只需要關(guān)注硬件設(shè)備的升級和擴(kuò)展,無需考慮軟件方面的優(yōu)化23、在數(shù)據(jù)分析中,模型評估不僅要看準(zhǔn)確率等指標(biāo),還要考慮模型的可解釋性。假設(shè)要解釋一個決策樹模型的決策過程,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過查看決策樹的結(jié)構(gòu)和節(jié)點的分裂條件來理解模型的決策邏輯B.特征重要性評估可以幫助確定哪些特征對模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對簡單模型如決策樹重要,對于復(fù)雜模型如深度學(xué)習(xí)模型不重要D.向業(yè)務(wù)人員和決策者解釋模型的決策過程,有助于增強(qiáng)對模型的信任和應(yīng)用24、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫用于存儲和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫,以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)倉庫通常采用多維數(shù)據(jù)模型,便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和查詢B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和整合,具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉庫只適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法處理D.可以通過建立數(shù)據(jù)集市,為不同部門和業(yè)務(wù)提供定制的數(shù)據(jù)服務(wù)25、對于一個具有多個特征的數(shù)據(jù)集,若要進(jìn)行特征縮放,以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間?()A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,如何處理數(shù)據(jù)中的長尾分布?闡述應(yīng)對長尾分布的方法和策略,并舉例說明。2、(本題5分)說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的質(zhì)量監(jiān)控和預(yù)警?請闡述監(jiān)控的指標(biāo)、方法和預(yù)警機(jī)制,并舉例說明在生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。3、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和知識體系,包括統(tǒng)計學(xué)、編程、業(yè)務(wù)理解等方面,并說明如何不斷提升這些能力。4、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式挖掘,說明其概念和應(yīng)用場景,如購物行為序列分析,并介紹相關(guān)算法。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某寵物用品電商平臺積累了銷售數(shù)據(jù)、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(chǎn)品。2、(本題5分)某社交媒體平臺積累了用戶的話題參與度、群組活動數(shù)據(jù)、信息傳播路徑等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行社區(qū)運營和內(nèi)容推薦優(yōu)化。3、(本題5分)某辦公用品電商平臺擁有商品銷售數(shù)據(jù)、企業(yè)采購行為、市場趨勢等。分析企業(yè)辦公用品的采購需求,提供定制化服務(wù)。4、(本題5分)一家房地產(chǎn)中介公司的寫字樓租賃業(yè)務(wù)存有數(shù)據(jù),包括寫字樓位置、面積、租金、配套設(shè)施、租戶類型等。研究寫字樓位置和配套設(shè)施對租金和租戶類型的影響。5、(本題5分)某房地產(chǎn)中介公司積累了房屋交易數(shù)據(jù)、客戶需求、市場政策等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)提高房屋匹配效率和客戶滿意度。四、論述題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題1

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論