裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共2頁新疆大學(xué)《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進(jìn)行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識，進(jìn)行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認(rèn)為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等B.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和評估，以確定其有效性和實(shí)用性C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集沒有太大作用D.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)做出更明智的決策，提高競爭力3、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系。假設(shè)要探究廣告投入與產(chǎn)品銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸一定能準(zhǔn)確反映兩者的關(guān)系，無需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性，直接進(jìn)行回歸分析C.在進(jìn)行回歸分析前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和假設(shè)檢驗(yàn)，選擇合適的回歸模型，并評估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關(guān)注回歸方程的系數(shù)，不考慮模型的殘差和預(yù)測能力4、在數(shù)據(jù)分析中，對于一個包含大量金融交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要檢測是否存在異常交易行為，例如突然的大額交易、頻繁的小額交易等。以下哪種技術(shù)可能在異常檢測中發(fā)揮重要作用？（）A.聚類分析B.決策樹C.孤立森林算法D.以上都不是5、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計指標(biāo)的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)的波動越小D.描述性統(tǒng)計指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，如果數(shù)據(jù)的量級差異較大，為了更清晰地展示數(shù)據(jù)分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標(biāo)軸刻度B.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.只展示部分?jǐn)?shù)據(jù)D.采用多個圖表分別展示7、在數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析用于處理具有時間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.可以使用移動平均等方法對時間序列進(jìn)行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動平均模型（MA）可以用于預(yù)測時間序列的未來值C.時間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)D.可以結(jié)合多種時間序列模型，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性8、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時，以下哪個統(tǒng)計量的值在-1到1之間？（）A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)D.方差9、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個模型的優(yōu)勢提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個不同的預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測精度？（）A.簡單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時，需要評估模型的性能。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標(biāo)能夠綜合考慮模型的查準(zhǔn)率和查全率？（）A.F1值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.AUC值11、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份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)記錄等問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡潔性B.采用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證和邏輯檢查來修正錯誤數(shù)據(jù)，并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行后續(xù)的分析12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，可能需要對多個數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式13、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購買模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確，無需進(jìn)一步驗(yàn)證和解釋14、在數(shù)據(jù)庫中，若要提高數(shù)據(jù)的寫入性能，以下哪種存儲引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive15、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注，不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程，進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核，確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡單的任務(wù)，不需要投入太多資源和時間16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以使用腳本和工具來實(shí)現(xiàn)，減少手動處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，減少人為錯誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問題進(jìn)行定制化開發(fā)，不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以完全替代手動處理，不需要人工干預(yù)17、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應(yīng)該進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性18、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，正確的是：（）A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，直接進(jìn)行檢驗(yàn)B.忽略檢驗(yàn)的顯著性水平，隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計量，根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義D.只關(guān)注檢驗(yàn)結(jié)果是否拒絕原假設(shè)，不考慮效應(yīng)大小和實(shí)際應(yīng)用價值19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響20、在數(shù)據(jù)分析中，對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集，需要確定哪些變量對目標(biāo)變量的影響最大。假設(shè)變量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能有助于進(jìn)行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機(jī)森林C.支持向量機(jī)D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何在項(xiàng)目中進(jìn)行有效的時間管理，包括任務(wù)安排、優(yōu)先級確定等，并舉例說明。2、（本題5分）在進(jìn)行時間序列數(shù)據(jù)分析時，常用的預(yù)測方法有哪些？請?jiān)敿?xì)說明這些方法的特點(diǎn)和適用場景。3、（本題5分）在進(jìn)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。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某旅游預(yù)訂平臺收集了用戶的行程變更數(shù)據(jù)、特殊需求、目的地天氣變化等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提供更貼心的應(yīng)急服務(wù)和行程調(diào)整建議。2、（本題5分）某電商平臺的家居用品類目存有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價格、銷量、用戶地域等。分析不同地域用戶對各品牌和產(chǎn)品類別的購買差異及價格敏感度。3、（本題5分）某在線書法教育平臺掌握了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程難度感知、教師教學(xué)風(fēng)格等。優(yōu)化課程體系和教學(xué)安排。4、（本題5分）某外賣平臺的早餐類目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品類型、銷售額、配送時間、用戶下單時間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時間和用戶下單時間的關(guān)聯(lián)。5、（本題5分）某在線醫(yī)療平臺的慢性病管理數(shù)據(jù)包含患者信息、疾病類型、治療周期、復(fù)診情況等。分析不同慢性病類型的治療周期和復(fù)診規(guī)律。四、論述