江西管理职业学院《数据分析基础》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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江西管理职业学院《数据分析基础》

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25个小题，每小题1分，共25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、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。假设我们有一个包含房屋属性（面积、房间数量、地理位置等）和价格的数据集，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）

A.直接使用原始特征进行建模，无需进行任何特征转换和构建

B.对地理位置进行独热编码可以有效地将其纳入模型

C.特征缩放对模型的性能没有影响，可忽略

D.增加一些与房屋价格无关的特征，能够提高模型的准确性

2、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能够准确地描述数据特征。假设我们正在分析一组学生的考试成绩。以下关于统计指标的描述，哪一项是错误的？（）

A.平均数能够反映数据的集中趋势，但容易受到极端值的影响

B.中位数不受极端值的影响，能更稳健地表示数据的中心位置

C.标准差越大，说明数据的离散程度越小，数据越稳定

D.方差是标准差的平方，同样可以反映数据的离散程度

3、在数据分析项目中，项目管理和团队协作至关重要。假设一个团队正在进行一个大型数据分析项目。以下关于项目管理的描述，哪一项是不正确的？（）

A.明确项目目标和需求，制定详细的项目计划和时间表

B.合理分配团队成员的任务，充分发挥每个人的优势

C.项目过程中不需要进行沟通和协调，各自完成自己的任务即可

D.及时监控项目进度，对出现的问题和风险进行有效的管理和控制

4、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。假设我们要展示不同地区销售额的分布情况。以下关于数据可视化的描述，哪一项是不准确的？（）

A.柱状图适合比较不同类别之间的数量差异

B.折线图常用于展示数据随时间的变化趋势

C.饼图能够清晰地显示各部分数据占总体的比例关系，但不适合数据类别过多的情况

D.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对数据分析的帮助不大

5、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

6、在数据分析中，数据仓库用于存储和管理大量的数据。假设要构建一个企业的数据仓库，以下关于数据仓库的描述，哪一项是不正确的？（）

A.数据仓库通常采用多维数据模型，便于进行数据分析和查询

B.数据仓库中的数据经过清洗、转换和整合，具有较高的数据质量

C.数据仓库只适合存储结构化数据，对于非结构化数据无法处理

D.可以通过建立数据集市，为不同部门和业务提供定制的数据服务

7、在数据挖掘中，若要发现数据中隐藏的模式和关联规则，以下哪种算法是常用的？（）

A.Apriori算法

B.KNN算法

C.SVM算法

D.随机森林算法

8、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

9、数据分析中的数据预处理包括数据标准化和归一化。假设要处理一个包含不同量纲特征的数据集，如身高、体重和年龄，为了使这些特征在后续分析中具有可比性。以下哪种数据标准化或归一化方法更适合？（）

A.Z-score标准化

B.Min-Max归一化

C.Decimalscaling标准化

D.以上方法效果相同

10、在进行数据融合时，将多个数据源的数据整合在一起。假设我们有来自不同部门的销售数据和客户数据，以下关于数据融合的描述，正确的是：（）

A.直接将不同数据源的数据简单拼接，无需考虑数据格式和字段的一致性

B.数据融合可能会引入重复和不一致的数据，不需要处理

C.建立统一的数据标准和数据清洗规则，能够提高数据融合的质量

D.数据融合只适用于结构相同的数据源，对于不同结构的数据源无法进行融合

11、在数据分析中，数据预处理的方法有很多，其中数据标准化是一种常用的方法。以下关于数据标准化的描述中，错误的是？（）

A.数据标准化可以