浙江傳媒學院《數(shù)據庫技術與應用》2022-2023學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁浙江傳媒學院《數(shù)據庫技術與應用》

2022-2023學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、數(shù)據預處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據的所有特征，不進行任何處理和轉換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據的理解和業(yè)務知識，進行特征選擇、提取、構建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)2、對于一個存在異常值的數(shù)據集合，以下哪種描述性統(tǒng)計量對異常值較為敏感？（）A.中位數(shù)B.眾數(shù)C.均值D.四分位數(shù)3、數(shù)據分析中的模型評估不僅包括在訓練集上的表現(xiàn)，還需要在測試集上進行驗證。假設我們在訓練一個模型時，發(fā)現(xiàn)訓練集上的準確率很高，但測試集上的準確率很低，以下哪種情況可能導致了這種過擬合現(xiàn)象？（）A.模型過于復雜B.訓練數(shù)據量不足C.特征選擇不當D.以上都是4、在數(shù)據分析中，大數(shù)據技術為處理海量數(shù)據提供了支持。假設要處理一個PB級別的數(shù)據集，以下關于大數(shù)據技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲數(shù)據，能夠擴展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據處理的效率C.大數(shù)據技術只適用于處理結構化數(shù)據，對于非結構化和半結構化數(shù)據無能為力D.實時處理大數(shù)據可以使用SparkStreaming或Flink等框架5、在進行數(shù)據分析時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據集中存在一些離群點。對于離群點的處理，以下哪種方法較為恰當？（）A.直接刪除B.視為異常值，進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管6、數(shù)據分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據降維。假設要對一個高維的數(shù)據集進行降維，以下關于主成分分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據的大部分方差B.通過選擇前幾個主成分，可以在減少數(shù)據維度的同時盡量保持數(shù)據的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關性，但可能會導致數(shù)據的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數(shù)據，不需要對數(shù)據進行預處理和標準化7、假設要評估一個數(shù)據分析模型的性能，以下關于評估指標和方法的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗證可以有效地避免模型過擬合，并且能更準確地評估模型在不同數(shù)據子集上的性能D.對于不平衡數(shù)據集，使用平衡準確率來評估模型是不合適的8、數(shù)據分析中的模型選擇需要根據問題的特點和數(shù)據的性質來決定。假設要預測股票價格的短期波動，數(shù)據具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復雜的金融數(shù)據時更有可能取得較好的預測效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學習模型9、在構建數(shù)據分析模型時，特征工程起著關鍵作用。假設我們正在構建一個預測房價的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數(shù)值型特征進行標準化處理B.忽略地理位置特征，因為它難以量化C.直接使用原始數(shù)據，不進行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征10、假設正在分析一個網站的用戶行為數(shù)據，以優(yōu)化網站布局。以下關于用戶行為分析的描述，正確的是：（）A.只關注用戶的點擊次數(shù)，就能了解用戶的興趣和偏好B.頁面停留時間越短，說明用戶對該頁面越感興趣C.分析用戶的訪問路徑可以發(fā)現(xiàn)網站的熱門頁面和流程瓶頸D.用戶的注冊信息對分析用戶行為沒有幫助11、數(shù)據分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對模型有用的特征。假設我們要對一組圖像數(shù)據進行分析。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無關的特征，提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結構化數(shù)據，對圖像、音頻等非結構化數(shù)據不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對特征進行預處理12、假設要分析某公司產品在不同市場的銷售趨勢，同時考慮市場的競爭情況和宏觀經濟環(huán)境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是13、當分析數(shù)據的分布特征時，以下哪個圖形可以直觀地展示數(shù)據的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖14、當處理高維度的數(shù)據時，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據的維度，同時保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是15、在數(shù)據分析中，評估模型的性能是關鍵步驟。假設建立了一個預測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準確性、召回率和F1值等指標。以下哪種評估方法在這種客戶關系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是推薦系統(tǒng)，說明其工作原理和在電商、娛樂等領域的應用，列舉常見的推薦算法。2、（本題5分）闡述數(shù)據倉庫中的緩慢變化維的處理方法，如直接覆蓋、添加新行等，并說明如何根據業(yè)務需求選擇合適的處理方式。3、（本題5分）解釋什么是數(shù)據融合，說明其在多源數(shù)據整合中的重要性，并列舉至少兩種數(shù)據融合的方法和應用場景。4、（本題5分）簡述數(shù)據分析師如何與利益相關者進行有效的溝通，以確保數(shù)據分析結果得到正確理解和應用，包括溝通技巧和注意事項。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在醫(yī)療領域，電子病歷和醫(yī)療影像等數(shù)據不斷豐富。以某大型醫(yī)院為例，闡述如何運用數(shù)據分析來輔助疾病診斷和預測，例如疾病分類模型的構建、影像數(shù)據的分析處理、臨床數(shù)據的挖掘，以及如何解決數(shù)據質量、隱私保護和模型解釋性等關鍵問題。2、（本題5分）在金融投資組合管理中，如何運用數(shù)據分析進行資產配置和風險分散，實現(xiàn)投資收益的最大化。3、（本題5分）金融科技領域產生了大量的創(chuàng)新金融數(shù)據。詳細論述如何運用數(shù)據分析，例如數(shù)字貨幣交易分析、區(qū)塊鏈數(shù)據挖掘等，防范金融風險，推動金融創(chuàng)新，同時分析在新技術應用、監(jiān)管政策跟進和數(shù)據安全防護方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。4、（本題5分）在交通規(guī)劃和管理中，數(shù)據分析能夠緩解擁堵、提高運輸效率和安全性。請全面探討如何通過數(shù)據分析來優(yōu)化交通流量、規(guī)劃公共交通線路和預測交通事故，舉例說明智能交通系統(tǒng)中數(shù)據分析的應用和面臨的技術挑戰(zhàn)，如大數(shù)據處理和實時決策支持。5、（本題5分）餐飲行業(yè)可以通過數(shù)據分析來優(yōu)化菜單設計、庫存管理和客戶關系維護。以某連鎖餐廳為例，闡述如何利用數(shù)據分析來確定熱門菜品、控制食材成本、提高客戶忠誠度，以及如何應對季節(jié)和地域因素對業(yè)務的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某游戲公司記錄了玩家的游戲行為、充值記錄、在線時長等數(shù)據。探討如何利用這些數(shù)據提高游戲的用戶留存率和盈利能力。2、（本題