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2025年超星尔雅学习通《数据分析方法论》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.数据分析的首要步骤是（）

A.数据可视化

B.提出分析问题

C.收集数据

D.应用统计方法

答案：B

解析：数据分析的流程始于明确分析目标，即提出需要解决的问题。只有明确了问题，才能有针对性地进行数据收集、分析和可视化等后续步骤。数据可视化和应用统计方法是分析过程中的工具和手段，而收集数据则是为了解决特定问题而进行的准备工作。

2.在数据分析中，用于描述数据集中趋势的统计量是（）

A.方差

B.标准差

C.均值

D.相关系数

答案：C

解析：均值是数据集中趋势的常用度量，它反映了数据集的平均水平。方差和标准差用于描述数据的离散程度，而相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系。

3.以下哪种方法不属于数据预处理范畴（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.模型训练

答案：D

解析：数据预处理是数据分析的重要环节，包括数据清洗（处理缺失值、异常值等）、数据集成（合并多个数据源）和数据变换（如归一化、标准化）等步骤。模型训练属于数据分析的后续阶段，是在预处理后的数据基础上进行的。

4.抽样调查的主要目的是（）

A.获取总体数据的详细信息

B.推断总体特征

C.验证样本质量

D.比较不同样本差异

答案：B

解析：抽样调查通过研究样本的特征来推断总体的特征，这是抽样调查的核心目的。由于全面调查往往成本高昂或不可行，抽样调查成为了一种常用且有效的方法。

5.回归分析中，自变量的系数表示（）

A.因变量随自变量变化的平均速率

B.自变量对因变量的线性影响

C.因变量的标准差

D.自变量的方差

答案：A

解析：在回归分析中，自变量的系数表示当其他自变量保持不变时，该自变量每变化一个单位，因变量平均变化的量。这反映了自变量对因变量的影响程度和方向。

6.以下哪种图表适用于展示不同部分占整体的比例（）

A.折线图

B.散点图

C.饼图

D.柱状图

答案：C

解析：饼图是一种常用的展示部分与整体关系的图表，它通过将整体分成若干扇形区域来表示各部分所占的比例。折线图用于展示数据随时间的变化趋势，散点图用于展示两个变量之间的关系，柱状图用于比较不同类别的数据。

7.数据分析中，用于衡量数据一致性程度的指标是（）

A.方差

B.相关系数

C.一致性检验

D.熵

答案：C

解析：一致性检验是数据分析中用于判断数据是否符合预期或是否存在矛盾的一种方法，它可以帮助发现数据中的错误或不一致之处。方差和标准差衡量数据的离散程度，相关系数衡量两个变量之间的线性关系，熵用于衡量数据的混乱程度或不确定性。

8.机器学习中的过拟合现象是指（）

A.模型对训练数据拟合得很好，但对新数据预测效果差

B.模型对训练数据拟合得不好

C.模型参数过多

D.模型训练时间过长

答案：A

解析：过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差的现象。这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声或细节，而不是数据的本质规律。

9.在时间序列分析中，用于平滑数据并去除季节性影响的方法是（）

A.移动平均法

B.指数平滑法

C.趋势外推法

D.季节性分解法

答案：A

解析：移动平均法通过计算滑动窗口内的平均值来平滑数据，并可以有效地去除短期波动和季节性影响。指数平滑法也是一种常用的平滑方法，但它更侧重于近期数据的权重。趋势外推法用于预测未来趋势，季节性分解法则将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分。

10.修改以下哪种算法属于无监督学习算法（）

A.决策树

B.线性回归

C.K均值聚类

D.逻辑回归

答案：C

解析：无监督学习算法主要用于发现数据中的隐藏结构或模式，而无需预先标记的数据。K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据点分配到不同的簇中来实现数据的分组。决策树、线性回归和逻辑回归都属于监督学习算法，需要使用标记数据来训练模型。

11.在数据分析流程中，数据清洗通常发生在哪个阶段之后（）

A.数据收集

B.数据集成

C.数据探索

D.数据建模

答案：C

解析：数据清洗是数据分析流程中的重要环节，它旨在处理数据中的错误、缺失和不一致等问题。数据清洗通常在数据探索之后进行，因为数据探索有助于识别数据质量问题，从而指导数据清洗的具体操作。数据收集是整个流程的起点，数据集成是将来自不同来源的数据合并在一起，数据建模则是基于清洗后的数据构建分析模型。

12.以下哪种统计方法适用于检验两个分类变量之间是否存在关联（）

A.t检验

B.方差分析

C.卡方检验

D.