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2025年超星尔雅学习通《数据分析与决策模型》章节测试题库及答案解析
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一、选择题
1.在数据分析中,以下哪项不是数据预处理的目的?()
A.清除数据中的错误和异常值
B.提高数据的质量和可用性
C.增加数据的复杂度以适应模型需求
D.统一数据格式和规格
答案:C
解析:数据预处理的主要目的是提高数据的质量和可用性,包括清除数据中的错误和异常值、统一数据格式和规格等。增加数据的复杂度并不是数据预处理的目的,反而会增加后续分析的难度。
2.以下哪种方法不属于数据探索性分析的技术?()
A.描述性统计
B.数据可视化
C.假设检验
D.相关性分析
答案:C
解析:数据探索性分析的主要技术包括描述性统计、数据可视化和相关性分析等,目的是通过初步分析了解数据的分布、特征和关系。假设检验通常用于验证关于数据的特定假设,不属于数据探索性分析的技术。
3.在构建回归模型时,以下哪个指标可以用来评估模型的拟合优度?()
A.方差分析(ANOVA)
B.决策树系数
C.决定系数(R2)
D.逻辑回归阈值
答案:C
解析:决定系数(R2)是评估回归模型拟合优度的重要指标,表示模型解释的因变量变异的比例。方差分析(ANOVA)用于比较不同组间的均值差异,决策树系数用于衡量特征的重要性,逻辑回归阈值用于分类决策,这些指标与评估模型拟合优度无关。
4.以下哪种算法属于监督学习算法?()
A.聚类分析
B.主成分分析
C.支持向量机
D.因子分析
答案:C
解析:监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等,这些算法通过训练数据学习输入和输出之间的映射关系。聚类分析、主成分分析和因子分析属于无监督学习算法,主要用于发现数据中的隐藏结构和模式。
5.在进行时间序列分析时,以下哪种方法可以用来处理趋势成分?()
A.移动平均法
B.指数平滑法
C.季节性分解法
D.自回归模型
答案:C
解析:季节性分解法可以用来分离时间序列数据中的趋势成分、季节性成分和随机成分。移动平均法和指数平滑法主要用于平滑时间序列数据,自回归模型主要用于捕捉时间序列数据中的自相关性。
6.在数据挖掘中,以下哪个概念不属于关联规则挖掘的常见指标?()
A.支持度
B.置信度
C.提升度
D.聚类系数
答案:D
解析:关联规则挖掘的常见指标包括支持度、置信度和提升度,这些指标用于评估规则的有效性和重要性。聚类系数属于聚类分析的指标,与关联规则挖掘无关。
7.在进行数据可视化时,以下哪种图表最适合展示分类数据的分布?()
A.散点图
B.折线图
C.条形图
D.饼图
答案:C
解析:条形图和饼图最适合展示分类数据的分布,可以直观地比较不同类别数据的数量和比例。散点图和折线图主要用于展示连续数据的分布和趋势。
8.在构建决策树模型时,以下哪个指标可以用来衡量特征的重要性?()
A.信息增益
B.熵
C.方差
D.协方差
答案:A
解析:信息增益是衡量特征重要性的常用指标,表示在某个特征下,数据的不确定性减少的程度。熵用于衡量数据的混乱程度,方差和协方差用于衡量数据的离散程度,这些指标与特征重要性无关。
9.在进行假设检验时,以下哪个术语表示拒绝原假设的概率?()
A.P值
B.显著性水平
C.临界值
D.Z值
答案:A
解析:P值表示在原假设成立的情况下,观察到当前数据或更极端数据的概率,是拒绝原假设的重要依据。显著性水平是预先设定的阈值,用于判断P值是否足够小。临界值是决定是否拒绝原假设的界限,Z值是标准正态分布的统计量。
10.修改在进行聚类分析时,以下哪种方法不属于划分方法?()
A.K-均值聚类
B.层次聚类
C.DBSCAN聚类
D.谱聚类
答案:D
解析:划分方法是将数据集划分为多个互不重叠的子集,常见的划分方法包括K-均值聚类和DBSCAN聚类。层次聚类属于层次方法,谱聚类属于基于图的方法,不属于划分方法。
11.在数据分析中,以下哪项不是数据清洗的常见任务?()
A.处理缺失值
B.检测和处理异常值
C.数据规范化
D.数据集成
答案:D
解析:数据清洗的主要任务包括处理缺失值、检测和处理异常值、数据规范化等,目的是提高数据的质量。数据集成是将多个数据源的数据合并到一个数据集中,属于数据集成阶段的工作,不是数据清洗的常见任务。
12.以下哪种方法不属于描述性统计分析?()
A.计算均值
B.计算中位数
C.绘制箱线图
D.建立回归模型
答案:D
解析:描述性统计分析的主要目的是总结和描述数据的特征,常见的方法包括计算均值、中位数等统计量,以及绘制直方图、箱
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