广州科技职业技术大学《数据分析方法应用》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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广州科技职业技术大学《数据分析方法应用》

2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______班级_______学号_______姓名_______

题号

一

二

三

四

总分

得分

一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）

1、在数据分析中，数据清洗是非常重要的一步。以下关于数据清洗的描述，错误的是：（）

A.数据清洗旨在处理缺失值、异常值和重复值等问题

B.可以通过删除包含缺失值的整行数据来进行处理

C.对于异常值，应一律删除以保证数据的准确性

D.重复值的处理需要根据具体情况决定保留或删除

2、在构建数据分析模型时，需要对模型进行评估和选择。假设我们构建了多个预测模型，如线性回归、决策树和神经网络，以下哪种评估指标可能最能反映模型在实际应用中的性能？（）

A.训练集上的准确率

B.测试集上的均方误差

C.模型的复杂度

D.模型的训练时间

3、在数据分析中，抽样是一种常用的方法。以下关于抽样的描述，错误的是：（）

A.简单随机抽样保证了每个样本被抽取的概率相等

B.分层抽样可以保证样本在不同层次上具有代表性

C.整群抽样的效率较高，但精度可能较低

D.抽样不会引入偏差，能完全反映总体的特征

4、在处理时间序列数据时，例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格，以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响？（）

A.移动平均法

B.指数平滑法

C.ARIMA模型

D.随机森林模型

5、数据分析中的特征选择用于筛选出对目标变量最有预测能力的特征。假设要分析一个包含数百个特征的数据集，以预测某种疾病的发生概率。以下哪种特征选择方法在处理这种高维度数据时更能有效地筛选出关键特征？（）

A.过滤式特征选择

B.包裹式特征选择

C.嵌入式特征选择

D.以上方法效果相同

6、数据分析中的探索性数据分析（EDA）有助于理解数据的特征和分布。假设我们正在分析一个关于股票市场的数据集，包括股票价格、成交量等变量。在进行EDA时，以下哪种可视化方法可能最有助于发现价格和成交量之间的潜在关系？（）

A.柱状图

B.折线图

C.散点图

D.箱线图

7、在数据分析中，数据分析的方法有很多，其中关联规则挖掘是一种常用的方法。以下关于关联规则挖掘的描述中，错误的是？（）

A.关联规则挖掘可以用来发现数据中不同变量之间的关联关系

B.关联规则挖掘的结果可以用支持度和置信度来衡量

C.关联规则挖掘只适用于数值型数据，对于分类型数据无法处理

D.关联规则挖掘可以帮助企业进行商品推荐和营销策略制定

8、数据分析中的聚类分析用于将数据分为不同的组或簇。假设要对一组学生的学习成绩数据进行聚类，以发现不同学习水平的群体。如果聚类结果中存在一个簇的规模远大于其他簇，可能意味着什么？（）

A.数据分布不均衡，需要重新聚类

B.大部分学生的学习水平相似

C.聚类算法选择不当

D.这种情况是正常的，无需进一步处理

9、在进行数据分析时，特征工程对于模型的性能有着重要影响。假设你正在处理一个预测房价的数据集，包含房屋面积、房间数量、地理位置等特征。以下关于特征工程的操作，哪一项是最需要谨慎处理的？（）

A.对数值型特征进行标准化或归一化处理，使其具有相同的量纲

B.将地理位置转换为经纬度数值，并作为新的特征

C.基于现有特征创建新的交互特征，如房屋面积与房间数量的乘积

D.随意删除一些看起来不重要的特征，以简化模型

10、在数据分析中，对于时间序列数据，例如股票价格、气温变化等，需要进行预测和趋势分析。以下哪种方法可能在处理时间序列数据时表现较好？（）

A.ARIMA模型B.决策树C.朴素贝叶斯D.以上都不是

11、在数据分析中，若要分析数据的偏态和峰态，以下哪个统计量可以提供相关信息？（）

A.偏度系数B.峰度系数C.协方差D.相关系数

12、数据分析中的特征选择旨在从众多特征中挑选出最有价值的特征。假设要从一组高度相关的特征中进行选择，以下哪种方法可能是合适的？（）

A.基于相关性的特征选择

B.基于递归消除的特征选择

C.基于随机森林的特征重要性评估

D.以上方法都可以

13、在选择数据分析工具时，需要考虑多种因素。假设要为一个小型团队选择合适的数据分析工具，以下关于工具选择的描述，正确的是：（）

A.只追求功能强大的高端工具，不考虑成本和团队的使用难度

B.随意选择一个流行的工具，不考虑其与团队需求