成都体育学院《SPSS应用技术》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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成都体育学院

《SPSS应用技术》2023-2024学年第一学期期末试卷

题号

一

二

三

四

总分

得分

批阅人

一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、在数据分析中的关联规则挖掘中，以下关于支持度和置信度的说法，错误的是（）

A.支持度表示项集在数据集中出现的频率，用于衡量规则的普遍性

B.置信度表示在包含前提条件的事务中同时包含结论的概率，用于衡量规则的可靠性

C.通常情况下，支持度和置信度越高，关联规则越有价值

D.只关注支持度或置信度其中一个指标就可以确定有效的关联规则，另一个指标可以忽略

2、数据分析中的主成分分析（PCA）常用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集，其中包含大量相关的特征，通过PCA进行降维时，以下哪个说法是正确的？（）

A.降维后的主成分数量一定少于原始特征数量

B.主成分是原始特征的线性组合

C.降维过程会丢失部分数据信息

D.以上都是

3、在处理大规模数据时，分布式计算框架能够提高计算效率。假设我们有海量的用户行为数据需要进行分析，以下哪个分布式计算框架在处理这种数据时可能具有优势？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.Flink

D.以上都是

4、数据分析中的数据质量评估是确保数据可靠性的关键步骤。假设要评估一个新收集的数据集的质量，以下关于数据质量评估指标的描述，正确的是：（）

A.只关注数据的准确性，忽略完整性和一致性

B.不制定明确的评估指标和标准，主观判断数据质量

C.综合考虑准确性、完整性、一致性、时效性、可用性等指标，制定量化的评估标准和方法，对数据质量进行全面评估，并提出改进措施

D.认为数据质量评估是一次性的工作，不需要持续监测和改进

5、假设我们要预测未来一段时间内的股票价格，以下哪种数据分析方法可能不太适用？（）

A.时间序列分析B.线性回归C.聚类分析D.神经网络

6、在数据分析中，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。为了得到准确和可靠的分析结果，需要对数据进行有效的清洗。以下哪种数据清洗方法在处理这种复杂的数据质量问题时最为有效？（）

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.通过数据验证规则纠正错误数据

D.以上方法结合使用

7、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设要展示一个公司在过去十年中不同产品的销售额变化趋势，同时要对比不同地区的销售情况。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这些信息，便于分析和决策？（）

A.折线图

B.柱状图

C.饼图

D.箱线图

8、在数据分析中，数据安全的重要性不言而喻。以下关于数据安全重要性的描述中，错误的是？（）

A.数据安全可以保护企业的商业机密和客户隐私

B.数据安全可以防止数据的泄露和篡改

C.数据安全可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性

D.数据安全只需要关注数据的存储和传输过程，无需考虑数据分析的过程

9、进行数据分析时，需要对数据进行分类。以下关于分类算法的描述，错误的是：（）

A.决策树算法易于理解和解释

B.支持向量机在处理高维数据时表现出色

C.K近邻算法对异常值不敏感

D.朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立

10、在进行数据可视化时，若要展示数据的分布和趋势，以下哪种组合的图表较为合适？（）

A.直方图和折线图

B.箱线图和散点图

C.饼图和柱状图

D.雷达图和树形图

11、某电商平台想要了解商品销量与广告投入之间的关系，收集了大量数据。以下关于数据预处理的步骤，不正确的是？（）

A.检查数据的完整性

B.直接删除所有缺失值

C.处理异常值

D.对数据进行标准化

12、在数据分析中，数据挖掘的算法有很多，其中决策树是一种常用的算法。以下关于决策树的描述中，错误的是？（）

A.决策树可以用于分类和回归问题

B.决策树的构建过程是自顶向下的

C.决策树的叶子节点表示最终的分类结果或预测值

D.决策树的算法复杂度