西安健康工程职业学院《数据分析与可视化技术》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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西安健康工程职业学院《数据分析与可视化技术》

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、在数据分析项目中，需要对两个不同来源的数据集进行整合和融合，例如一个是销售数据，另一个是客户信息数据。由于两个数据集的格式和字段可能不一致，以下哪种方法可能有助于顺利完成数据整合？（）

A.手动匹配和转换B.使用数据清洗工具C.建立数据仓库D.以上都是

2、在数据分析中的数据预处理阶段，以下关于数据标准化和归一化的叙述，不准确的是（）

A.数据标准化是将数据转换为具有零均值和单位方差的分布，使不同特征在数值上具有可比性

B.数据归一化是将数据映射到特定的区间，如[0,1]或[-1,1]，以消除量纲的影响

C.标准化和归一化对于某些算法（如基于距离的算法）的性能提升有帮助，但不是必需的步骤

D.无论数据的分布和特征如何，都应该进行标准化或归一化处理，以确保分析结果的准确性

3、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。以下关于数据清洗的描述，哪一项是不正确的？（）

A.可以通过删除包含大量缺失值的记录来简化数据，但可能会丢失有价值的信息

B.对于错误的数据，可以根据数据的分布和逻辑关系进行修正或删除

C.重复记录的处理只需保留其中一条，对分析结果没有实质性影响

D.数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的分析提供可靠的数据基础

4、在数据分析中，数据可视化的工具和技术有很多，其中Python是一种常用的编程语言。以下关于Python在数据可视化中的作用，错误的是？（）

A.Python可以使用各种数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，进行数据可视化

B.Python可以进行数据的处理和分析，为数据可视化提供数据支持

C.Python的数据可视化功能强大，可以制作各种复杂的图表和图形

D.Python只适用于专业的数据分析师，对于非专业用户来说难以掌握

5、假设要分析一个城市的交通流量数据，以优化交通信号灯的设置和道路规划。数据包括不同时间段、不同路段的车流量、车速等信息。为了找到交通拥堵的规律和原因，以下哪个分析角度可能是关键的？（）

A.时空分析

B.基于车型的分类分析

C.只关注高峰时段的分析

D.随机抽样分析

6、在数据分析中，时间序列分析用于处理随时间变化的数据。假设要预测股票价格的未来走势，以下关于时间序列分析的描述，哪一项是不准确的？（）

A.移动平均法可以平滑数据，去除短期波动，突出长期趋势

B.指数平滑法能够根据历史数据的权重对未来进行预测，近期数据的权重通常较大

C.自回归整合移动平均（ARIMA）模型可以捕捉时间序列的线性和季节性特征

D.时间序列分析能够准确预测股票价格的未来值，不受市场不确定性和突发事件的影响

7、对于一个分类问题，若训练集的准确率很高，但测试集的准确率很低，可能的原因是？（）

A.模型过拟合B.模型欠拟合C.数据有偏差D.特征选择不当

8、在数据分析中，聚类分析用于将数据分组。假设要对客户进行细分，以下关于聚类分析的描述，哪一项是不正确的？（）

A.K-Means聚类算法需要预先指定聚类的数量

B.层次聚类可以生成层次结构的聚类结果，便于观察不同层次的分组情况

C.聚类分析的结果只取决于算法和数据，不受初始条件和参数的影响

D.可以通过评估聚类的紧密度和分离度来选择最优的聚类方案

9、在数据分析中，数据仓库的建设需要多方面的专业知识。以下关于数据仓库建设所需专业知识的说法中，错误的是？（）

A.数据仓库建设需要数据库管理、数据建模、数据分析等方面的专业知识

B.数据仓库建设需要了解业务需求和数据特点，以便设计出合适的架构和模型

C.数据仓库建设只需要技术人员参与，业务人员不需要了解数据仓库的建设过程

D.数据仓库建设需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的需求