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2025年超星尔雅学习通《数据分析应用》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.数据清洗

C.建立模型

D.收集数据

答案：D

解析：数据分析的过程通常包括收集数据、数据清洗、探索性数据分析、建立模型、评估模型和结果解释等步骤。其中，收集数据是整个过程的起点，没有数据就无法进行分析。数据可视化、数据清洗和建立模型都是在收集数据之后进行的步骤。

2.在描述数据集中数值型数据的集中趋势时，常用的统计量是（）

A.方差

B.标准差

C.均值

D.相关系数

答案：C

解析：均值是描述数据集中趋势的常用统计量，它表示数据集中所有数值的平均水平。方差和标准差是描述数据离散程度的统计量，相关系数是描述两个变量之间线性关系强度的统计量。

3.条形图适用于展示（）

A.时间序列数据

B.折线图数据

C.分类数据

D.散点图数据

答案：C

解析：条形图是一种用于展示分类数据的图表，它通过条形的长度来表示不同类别的数据量。折线图适用于展示时间序列数据，散点图适用于展示两个变量之间的关系。

4.在进行假设检验时，第一类错误是指（）

A.真实情况为真，但判断为假

B.真实情况为假，但判断为真

C.真实情况为真，但判断为真

D.真实情况为假，但判断为假

答案：B

解析：在假设检验中，第一类错误是指原假设实际上是正确的，但根据检验结果却拒绝了原假设。这种情况也被称为“假阳性”。第二类错误是指原假设实际上是错误的，但根据检验结果却接受了原假设，这种情况也被称为“假阴性”。

5.以下哪种方法不属于数据预处理（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

解析：数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。数据清洗主要是处理数据中的错误和不完整信息；数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中；数据变换是将数据转换成更适合挖掘的形式；数据规约是减少数据的规模，同时保持数据的完整性。数据挖掘是利用算法从数据中发现有价值的模式和知识的过程，它通常在数据预处理之后进行。

6.在进行回归分析时，自变量和因变量之间的关系是（）

A.因果关系

B.相互依赖关系

C.相互独立关系

D.非线性关系

答案：B

解析：回归分析是研究自变量和因变量之间关系的统计方法。在回归分析中，自变量是被解释变量，因变量是解释变量。自变量和因变量之间通常存在相互依赖的关系，即自变量的变化会影响因变量的变化。因果关系是指一个变量的变化会导致另一个变量的变化，但在回归分析中，我们通常假设自变量和因变量之间存在相关性，而不是严格的因果关系。

7.在进行聚类分析时，常用的距离度量方法是（）

A.均值-方差比

B.相关系数

C.欧氏距离

D.互信息

答案：C

解析：聚类分析是一种无监督学习算法，它将数据集划分为若干个簇，使得簇内的数据相似度高，簇间的数据相似度低。在进行聚类分析时，常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。欧氏距离是衡量两个点在欧几里得空间中距离的常用方法，它计算两个点在各个维度上的差的平方和的平方根。曼哈顿距离是衡量两个点在城市街区距离的常用方法，它计算两个点在各个维度上的差的绝对值之和。余弦相似度是衡量两个向量方向的相似度的常用方法，它计算两个向量的夹角的余弦值。

8.在进行时间序列分析时，常用的模型是（）

A.线性回归模型

B.ARIMA模型

C.逻辑回归模型

D.决策树模型

答案：B

解析：时间序列分析是研究时间序列数据的方法，它研究数据随时间变化的规律和趋势。在进行时间序列分析时，常用的模型包括ARIMA模型、季节性模型和指数平滑模型等。ARIMA模型是自回归积分滑动平均模型的简称，它是一种常用的时间序列预测模型，它可以捕捉数据中的自相关性、趋势性和季节性。线性回归模型是一种用于预测连续变量的模型，它假设自变量和因变量之间存在线性关系。逻辑回归模型是一种用于预测二元变量的模型，它假设因变量服从伯努利分布。决策树模型是一种用于分类和回归的模型，它通过一系列的决策规则将数据划分成不同的类别或预测连续变量。

9.在进行数据可视化时，散点图适用于展示（）

A.时间序列数据

B.折线图数据

C.分类数据

D.两个变量之间的关系

答案：D

解析：散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表，它通过散点的位置来表示两个变量的取值。时间序列数据通常用折线图来展示，分类数据通常用条形图或饼图来展示。散点图可以直观地展示两个变量之间的相关性，例如正相关、负相关或无相关。

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