《数据的多样性与应用场景》作业 一、选择题 1. 下列哪种数据类型最适合用条形图来展示？ A. 时间序列数据 B. 类别数据 C. 地理空间数据 D. 网络关系数据 答案：B 解析：条形图是一种非常适合展示类别数据的图表类型，它通过不同长度的条形来表示不同类别的数据量或频率。时间序列数据（选项A）通常更适合使用折线图或面积图来展示其随时间变化的趋势；地理空间数据（选项C）则更适合使用地图或热力图等可视化工具；而网络关系数据（选项D）则更适合使用网络图或节点链接图来展示节点之间的关系和链接强度。 2. 在数据分析中，用于描述数据集中趋势的统计量是： A. 标准差 B. 方差 C. 中位数 D. 均值 答案：D 解析：均值是描述数据集中趋势的一种常用统计量，它表示所有数据值的总和除以数据的数量。标准差（选项A）和方差（选项B）都是描述数据离散程度的统计量，它们分别衡量数据值偏离均值的平均程度和平方程度；而中位数（选项C）虽然也能反映数据的中心位置，但它更多地关注于数据的排序和分布情况，而不是直接描述数据的集中趋势。 3. 下列哪种分析方法最适合用于探索性数据分析（EDA）阶段？ A. 假设检验 B. 回归分析 C. 主成分分析 D. 箱线图分析 答案：D 解析：探索性数据分析（EDA）是数据分析的初步阶段，旨在通过各种图表、统计量和假设检验等方法来初步了解数据的结构和特征。箱线图分析是一种非常适合用于EDA的方法，它能够直观地展示数据的分布情况、异常值以及数据的离散程度等信息。相比之下，假设检验（选项A）、回归分析（选项B）和主成分分析（选项C）等方法更多地应用于后续的建模和推断阶段。 4. 如果希望建立一个模型来预测客户是否会流失，基于历史交易数据，以下哪种方法可能不是最佳选择？ A. 逻辑回归 B. K均值聚类 C. 决策树 D. 支持向量机 答案：B 解析：K均值聚类是一种无监督学习方法，它主要用于将数据点分组为不同的簇，而不是用于预测连续变量的值。因此，在预测客户是否会流失这类二分类问题时，K均值聚类可能不是最佳选择。相比之下，逻辑回归（选项A）、决策树（选项C）和支持向量机（选项D）都是常用的有监督学习方法，它们可以有效地学习输入特征与输出标签之间的关系，并进行准确的预测。 5. 在处理文本数据时，下列哪种技术不是用于文本预处理的常见步骤？ A. 分词 B. 停用词过滤 C. 情感分析 D. 词干提取 答案：C 解析：在处理文本数据时，分词、停用词过滤和词干提取都是常见的预处理步骤。分词是将文本分割成单独的词汇；停用词过滤是去除那些在文本中频繁出现但对分析意义不大的词汇；词干提取则是将词汇还原为其基本形式。而情感分析是一种更高级的文本分析技术，它用于识别文本中的情感倾向和情绪状态，通常不是文本预处理的直接步骤。 二、填空题 6. 在数据分析中，_____是一种常用的降维技术，它可以将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的大部分信息。 答案：主成分分析（PCA） 解析方法：主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据转换到一个新的坐标系中，使得任何投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（称为第二主成分）上，依此类推。这种方法能够有效减少数据维度，同时保留数据的大部分信息。 7. _____是一种无监督学习方法，常用于将数据集划分为k个簇，每个簇内的数据点彼此相似。 答案：K均值聚类 解析方法：K均值聚类是一种基于距离度量的无监督学习方法，它通过迭代地将数据点分配给最近的聚类中心（质心），并更新这些质心来最小化簇内对象之间的方差。这种方法能够自动地将数据集划分为k个簇，每个簇内的数据点彼此相似。 8. 在时间序列分析中，_____是一种常用的方法，用于预测未来一段时间 ... ...
