四川文理學(xué)院《數(shù)據(jù)工程師資格指導(dǎo)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁四川文理學(xué)院

《數(shù)據(jù)工程師資格指導(dǎo)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法有很多，其中描述性統(tǒng)計(jì)是一種基礎(chǔ)的方法。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)可以用來概括數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形狀B.描述性統(tǒng)計(jì)可以通過計(jì)算均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)只能對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.描述性統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)分析的第一步，為進(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動(dòng)化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以使用腳本和工具來實(shí)現(xiàn)，減少手動(dòng)處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，減少人為錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問題進(jìn)行定制化開發(fā)，不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以完全替代手動(dòng)處理，不需要人工干預(yù)3、在對(duì)一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如員工的績(jī)效評(píng)估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等，以找出影響員工績(jī)效的因素，并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系？（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機(jī)森林插補(bǔ)B.基于聚類的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，以下哪個(gè)軟件或庫(kù)提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫(kù)D.以上都是6、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要從客戶的評(píng)價(jià)文本中挖掘他們的滿意度，以下關(guān)于文本挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無法確定每個(gè)文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，如分詞和去除停用詞7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇和運(yùn)用可以影響信息的傳達(dá)效果。假設(shè)你要展示不同產(chǎn)品類別的銷售業(yè)績(jī)對(duì)比，以下關(guān)于顏色選擇的原則，哪一項(xiàng)是最需要遵循的？（）A.選擇鮮艷和對(duì)比度高的顏色，吸引觀眾注意力B.使用隨機(jī)的顏色分配，增加視覺的多樣性C.基于數(shù)據(jù)的邏輯和意義，選擇有區(qū)分度且符合認(rèn)知習(xí)慣的顏色D.只使用自己喜歡的顏色，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作。假設(shè)要對(duì)不同量級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，使得不同特征具有可比性B.歸一化可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]，但可能會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)后續(xù)的分析和建模影響不大，可以根據(jù)個(gè)人喜好選擇是否進(jìn)行D.對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)，需要采用不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析10、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，需要對(duì)兩個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合，例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù)，另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致，以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合？（）A.手動(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長(zhǎng)，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?，并評(píng)估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見的，不需要進(jìn)行專門的分析和驗(yàn)證12、在建立分類模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是13、在數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)模型選擇中，假設(shè)數(shù)據(jù)具有非線性和復(fù)雜的特征，且樣本數(shù)量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現(xiàn)更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機(jī)森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅(jiān)持使用簡(jiǎn)單的線性模型14、在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果自變量之間存在高度的多重共線性，會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生什么影響？（）A.提高模型的準(zhǔn)確性B.使模型更易于解釋C.導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確D.增加模型的穩(wěn)定性15、在數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說法，錯(cuò)誤的是（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，用于衡量規(guī)則的普遍性B.置信度表示在包含前提條件的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)論的概率，用于衡量規(guī)則的可靠性C.通常情況下，支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只關(guān)注支持度或置信度其中一個(gè)指標(biāo)就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則，另一個(gè)指標(biāo)可以忽略16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購(gòu)買行為與促銷活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián)，不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值，直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析C.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景，挖掘有價(jià)值的關(guān)聯(lián)模式，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營(yíng)銷策略，不進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估和優(yōu)化17、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布18、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)，假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來支持決策制定。以下哪個(gè)設(shè)計(jì)原則可能對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢性能至關(guān)重要？（）A.規(guī)范化設(shè)計(jì)，減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲(chǔ)，提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)19、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析常用于預(yù)測(cè)和建模。假設(shè)要建立一個(gè)模型來預(yù)測(cè)房屋價(jià)格，考慮房屋面積、地理位置、房齡等因素。以下哪種回歸分析方法在處理這種多因素預(yù)測(cè)問題時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸20、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個(gè)特性是關(guān)鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性21、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題也需要引起關(guān)注。假設(shè)要使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經(jīng)用戶授權(quán)，擅自使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.不明確告知用戶數(shù)據(jù)的使用目的和方式，侵犯用戶知情權(quán)C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則，在獲得用戶明確授權(quán)的前提下，合理使用個(gè)人數(shù)據(jù)，并采取措施保護(hù)用戶隱私和權(quán)益D.認(rèn)為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題不重要，只要能得到有價(jià)值的結(jié)果就行22、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，假設(shè)要對(duì)不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理和分析，以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢D.不進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，先存儲(chǔ)數(shù)據(jù)再事后分析23、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性24、假設(shè)正在分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)，以優(yōu)化網(wǎng)站布局。以下關(guān)于用戶行為分析的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注用戶的點(diǎn)擊次數(shù)，就能了解用戶的興趣和偏好B.頁面停留時(shí)間越短，說明用戶對(duì)該頁面越感興趣C.分析用戶的訪問路徑可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的熱門頁面和流程瓶頸D.用戶的注冊(cè)信息對(duì)分析用戶行為沒有幫助25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，想要了解成績(jī)的分布情況，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)26、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)設(shè)施。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來整合來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的？（）A.確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)B.進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換C.定義數(shù)據(jù)模型D.選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)27、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷、金融、醫(yī)療、電商等多個(gè)領(lǐng)域B.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行客戶細(xì)分、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、產(chǎn)品推薦等工作C.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，不能盲目使用D.數(shù)據(jù)挖掘只適用于大規(guī)模企業(yè)，對(duì)于中小企業(yè)來說沒有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值28、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問題。假設(shè)我們處理的是敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)該采取加密、匿名化等技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護(hù)法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問題D.對(duì)數(shù)據(jù)的訪問和使用進(jìn)行嚴(yán)格的權(quán)限管理，防止數(shù)據(jù)泄露29、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高30、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，與業(yè)務(wù)部門的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門的預(yù)期不符，以下哪種做法可能是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門接受B.重新檢查分析過程，看是否存在錯(cuò)誤C.與業(yè)務(wù)部門深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點(diǎn)D.放棄當(dāng)前分析，按照業(yè)務(wù)部門的意見修改結(jié)論二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在醫(yī)療領(lǐng)域，電子病歷和醫(yī)療影像等數(shù)據(jù)不斷積累。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以輔助疾病診斷、預(yù)測(cè)疾病發(fā)展趨勢(shì)，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率，并且研究在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和醫(yī)療數(shù)據(jù)復(fù)雜性方面所面臨的問題及應(yīng)對(duì)策略。2、（本題5分）影視娛樂行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來了解觀眾喜好和優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作。請(qǐng)深入闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)影視作品的受歡迎程度、制定營(yíng)銷策略和開發(fā)新的創(chuàng)意，分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策在影視制作和發(fā)行中的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何應(yīng)對(duì)觀眾需求的快速變化。3、（本題5分）隨著社交媒體的蓬勃發(fā)展，用戶生成了大量的文本數(shù)據(jù)。以某知名社交平臺(tái)為例，探討如何運(yùn)用自然語言處理技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法對(duì)這些文本進(jìn)行情感分析，挖掘用戶的情緒傾向和觀點(diǎn)，以及如何將這些分析結(jié)果應(yīng)用于產(chǎn)品改進(jìn)、營(yíng)銷策略制定和輿情監(jiān)測(cè)。4、（本題5分）在房地產(chǎn)行業(yè)，房屋交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)數(shù)據(jù)等不斷更新。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型、投資回報(bào)率分析等，為購(gòu)房者和投資者提供決策支持，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性驗(yàn)證、政策影響因素和市場(chǎng)波動(dòng)不確定性方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）在能源管理領(lǐng)域，企業(yè)的能源消耗數(shù)據(jù)、節(jié)能措施效果數(shù)據(jù)等逐漸完善。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源效率評(píng)估、節(jié)能潛力挖掘等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的節(jié)能減排目標(biāo)，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)采集精度受限、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差異和能源價(jià)格波動(dòng)影響方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)和常用方法，并舉例說明數(shù)據(jù)清洗在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的生物信息挖掘，包括基因序列分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等，說明其在生命科學(xué)中的應(yīng)用。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的可視化敘事的概念和方法，說明如何通過可視化講述數(shù)據(jù)背后的故事，并