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2025年超星尔雅学习通《数据分析与商务智能技术》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.数据建模

D.数据预测

答案：B

解析：数据分析的过程通常包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和数据可视化等步骤。数据清洗是确保数据质量的关键步骤，它包括处理缺失值、异常值和重复值等，为后续分析打下基础。因此，数据清洗是数据分析的首要步骤。

2.以下哪种方法不属于数据预处理？（）

A.数据归一化

B.数据插补

C.特征选择

D.数据平滑

答案：C

解析：数据预处理是数据分析的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。数据归一化、数据插补和数据平滑都属于数据变换的范畴，而特征选择属于特征工程的内容，通常在数据探索和建模阶段进行，不属于数据预处理步骤。

3.在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.发现数据中的异常值

B.揭示数据项之间的有趣关系

C.预测数据的未来趋势

D.对数据进行分类

答案：B

解析：关联规则挖掘是一种用于发现数据项之间有趣关系的无监督学习技术。它通过分析数据集中的频繁项集来挖掘项集之间的关联规则，例如“购买啤酒的人往往会购买尿布”。这种挖掘方法广泛应用于购物篮分析、推荐系统等领域。

4.以下哪种指标不适合用于评估分类模型的性能？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关系数

答案：D

解析：评估分类模型性能的常用指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。相关系数主要用于衡量两个变量之间的线性关系，不适合用于评估分类模型的性能。准确率衡量模型预测正确的样本比例，精确率衡量预测为正类的样本中实际为正类的比例，召回率衡量实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。

5.在时间序列分析中，ARIMA模型的主要特点是（）

A.考虑季节性因素

B.基于线性回归

C.具有自回归和移动平均特性

D.适用于小样本数据

答案：C

解析：ARIMA（自回归积分移动平均）模型是一种常用的时间序列分析方法，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两种模型的特点，并通过差分操作（积分）使时间序列变为平稳。ARIMA模型能够捕捉时间序列中的自相关性，广泛应用于经济、金融、气象等领域的时间序列预测。

6.以下哪种方法不属于聚类分析？（）

A.K-means聚类

B.层次聚类

C.谱聚类

D.线性回归

答案：D

解析：聚类分析是一种无监督学习技术，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组内的样本相似度高，不同组之间的样本相似度低。常用的聚类方法包括K-means聚类、层次聚类和谱聚类等。线性回归是一种用于预测连续变量的监督学习方法，不属于聚类分析的范畴。

7.在数据可视化中，折线图主要适用于（）

A.显示分类数据的分布

B.显示不同类别之间的数量比较

C.显示数据随时间的变化趋势

D.显示数据之间的相关性

答案：C

解析：折线图是一种常用的数据可视化图表，适用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。通过折线图，可以直观地观察到数据的上升、下降和波动情况，例如股票价格、气温变化等。其他图表类型如条形图适用于显示分类数据的分布和比较，散点图适用于显示数据之间的相关性。

8.以下哪种方法不属于特征工程？（）

A.特征选择

B.特征提取

C.特征转换

D.数据清洗

答案：D

解析：特征工程是机器学习中的重要环节，旨在通过转换、选择和提取原始数据中的特征，提高模型的性能和泛化能力。特征工程的主要方法包括特征选择（选择最相关的特征）、特征提取（将原始特征转换为新的特征表示）和特征转换（对特征进行数学变换，例如归一化、标准化等）。数据清洗虽然也是数据预处理的一部分，但不属于特征工程的范畴。

9.在自然语言处理中，词嵌入技术的主要目的是（）

A.提取文本中的关键词

B.将文本转换为数值向量

C.分词和词性标注

D.命名实体识别

答案：B

解析：词嵌入（WordEmbedding）是一种将文本中的词语映射为高维向量空间中的实数向量的技术，使得语义相近的词语在向量空间中距离较近。这种技术能够将文本数据转换为机器学习模型可以处理的数值形式，广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。其他选项如提取关键词、分词和词性标注、命名实体识别等都是自然语言处理的具体任务，但不是词嵌入的主要目的。

10.在数据仓库中，星型模式的主要特点是（）

A.包含多个事实表和多个维度表

B.包含一个事实表和多个维度表

C.包含多个事实表和一个维度表

D.不包含事实表和维