贵州装备制造职业学院《数据分析与统计软件应用B》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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贵州装备制造职业学院《数据分析与统计软件应用B》

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

批阅人

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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，特征工程用于从原始数据中提取有意义的特征。假设要对文本数据进行特征工程，以下关于特征工程的描述，哪一项是不正确的？（）

A.可以使用词频-逆文档频率（TF-IDF）来衡量单词在文本中的重要性

B.词嵌入技术，如Word2Vec，可以将单词表示为低维向量

C.特征工程只需要考虑数据的数值特征，对于文本等非数值特征不需要处理

D.特征选择可以去除冗余和无关的特征，提高模型的效率和性能

2、对于数据分析中的因果推断，假设要确定一个因素是否真正导致了某种结果。以下哪种方法或思路在进行因果分析时可能是关键的？（）

A.随机对照试验

B.观察性研究结合工具变量

C.反事实推理

D.仅根据相关性得出因果结论

3、对于一个时间序列数据，若要预测未来几个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）

A.移动平均模型B.指数平滑模型C.自回归模型D.以上都可以

4、数据分析中，经常需要对数据进行可视化展示。以下关于数据可视化的说法，不正确的是：（）

A.柱状图适合用于比较不同类别之间的数据差异

B.折线图常用于展示数据随时间的变化趋势

C.饼图能够清晰地反映出各部分数据占总体的比例关系

D.箱线图主要用于展示数据的分布范围，对于数据的集中趋势展示效果不佳

5、在处理时间序列数据时，如果需要对数据进行季节性分解，以下哪种方法在Python中常用？（）

A.statsmodels库中的seasonal_decompose函数

B.scikit-learn库中的decomposition模块

C.pandas库中的resample函数

D.matplotlib库中的plot函数

6、关于数据分析中的数据预处理，假设数据集中存在极端值，这些极端值可能会对后续的分析产生较大影响。以下哪种处理极端值的方法可能较为恰当？（）

A.直接删除包含极端值的数据点

B.对极端值进行缩尾或截尾处理

C.将极端值替换为平均值

D.不处理极端值，保留原始数据

7、在进行数据预处理时，数据标准化或归一化是常见的操作。假设要对一组包含不同量纲的特征数据进行标准化，以下哪种方法可能是最常用的？（）

A.最小-最大标准化

B.Z-score标准化

C.小数定标标准化

D.以上方法使用频率相同

8、对于一个具有多个特征的数据集合，若要进行特征工程，以下哪些操作可能会被执行？（）

A.特征缩放B.特征选择C.特征构建D.以上都是

9、在进行数据分析时，若要检验两个总体的方差是否相等，应使用哪种检验方法？（）

A.F检验B.t检验C.卡方检验D.秩和检验

10、在数据分析的聚类分析中，假设要将一组客户根据其消费行为和偏好进行分组。客户数据包括购买历史、浏览记录和评价等多维度信息。为了得到有意义且区分度高的聚类结果，以下哪种聚类算法可能表现更优？（）

A.K-Means聚类，基于距离进行分组

B.层次聚类，构建层次结构

C.密度聚类，基于数据的密度分布

D.随机将客户分配到不同的组

11、当分析一个物流企业的配送数据，包括货物类型、配送地点、运输时间等，以优化配送路线和提高配送效率。考虑到实际的交通状况和限制条件，以下哪种优化方法可能是适用的？（）

A.线性规划B.模拟退火算法C.遗传算法D.以上都是

12、在数据分析的过程中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。为了获得高质量的数据用于后续分析，以下哪种数据清洗方法是首先应该考虑的？（）

A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录

B.采用均值或中位数填充缺失值

C.通过数据验证规则修正错误数据

D.利用机器学习算法预测缺失值

13、在数据分析的预测模型选择中，假设数据具有非线性和复杂的特征，且样本数量有限。以下哪种模型可能在这种情况下表现更出色？（）

A.决策树集成模型，如随机森林

B.神经网络，具有强大的拟合能力

C.支持向量回归，处理小样本

D.坚持使用简单的线性模型

14、在数据分析的模型评估中，假设建立了