同济大学《Python数据分析》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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同济大学《Python数据分析》

2023-2024学年第一学期期末试卷

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、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩，以下关于假设检验的描述，正确的是：（）

A.不设定原假设和备择假设，直接进行检验

B.忽略检验的显著性水平，随意得出结论

C.正确设定原假设和备择假设，选择合适的检验统计量，根据显著性水平和样本数据进行推断，并解释检验结果的实际意义

D.只关注检验结果是否拒绝原假设，不考虑效应大小和实际应用价值

2、数据分析中的分类算法用于将数据分为不同的类别。假设要构建一个分类模型来预测客户是否会流失，以下哪种算法可能对处理不平衡的数据集（流失客户数量远少于未流失客户）表现较好？（）

A.逻辑回归

B.决策树

C.支持向量机

D.随机森林

3、当分析数据的相关性时，以下哪个统计量的值在-1到1之间？（）

A.协方差B.相关系数C.决定系数D.方差

4、在处理不平衡数据集时，即某些类别样本数量远少于其他类别，以下关于数据分析方法的调整，哪一项是最有效的？（）

A.直接使用常规的分类算法，不做特殊处理

B.对少数类样本进行过采样，增加其数量

C.对多数类样本进行欠采样，减少其数量

D.以上三种方法结合使用，根据数据特点进行优化

5、关于数据分析中的数据降维，假设数据集具有高维度，但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率，以下哪种降维方法可能是有效的？（）

A.主成分分析（PCA），提取主要成分

B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息

C.局部线性嵌入（LLE），保留局部结构

D.不进行降维，直接处理高维数据

6、在对一个社交媒体平台的用户兴趣数据进行分析，例如关注的话题、参与的讨论组等，以进行精准的广告投放。以下哪种数据挖掘技术可能在用户画像和广告定向中发挥重要作用？（）

A.分类算法B.聚类算法C.关联规则挖掘D.以上都是

7、数据分析中的随机森林是一种集成学习算法。假设我们使用随机森林进行分类任务，以下哪个因素会影响随机森林的性能？（）

A.决策树的数量

B.特征的随机选择

C.样本的随机抽样

D.以上都是

8、时间序列分析用于研究数据随时间的变化规律。假设要预测未来几个月的股票价格走势，以下关于时间序列分析方法选择的描述，正确的是：（）

A.仅仅使用简单移动平均法，不考虑其他更复杂的模型

B.随意选择一种时间序列模型，不进行数据的平稳性检验和模型评估

C.对数据进行平稳性检验和预处理，根据数据特点和预测需求选择合适的模型，如ARIMA模型，并进行模型评估和参数调整

D.不考虑外部因素对股票价格的影响，仅基于历史数据进行预测

9、在进行数据探索性分析时，以下关于发现数据中的异常值的方法，哪一项是最常用的？（）

A.计算数据的均值和标准差，超出一定范围的值视为异常值

B.绘制箱线图，观察超出箱体范围的值

C.对数据进行排序，查看两端的值

D.随机抽取部分数据进行检查

10、数据分析中的文本挖掘用于从文本数据中提取有价值的信息。假设要分析大量的客户评论数据，以了解客户对产品的满意度，以下哪种技术可能是关键的第一步？（）

A.词频统计

B.情感分析

C.主题建模

D.命名实体识别

11、在处理大量数据时，为了提高数据处理效率，以下哪种数据结构更适合快速查找和插入操作？（）

A.数组B.链表C.栈D.队列

12、在数据分析中，数据抽样的方法有很多，其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中，错误的是？（）

A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性

B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度

C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性

D.随机抽样只适用于大规模数据集，对于小数据集无法使用

13、假设我们正在分析客户的购买行为数据，想要了解客户购买某一产品的频率分布。以下哪种统计量最适合描述这种数据？（）

A.均值B.中位数C.