銀川能源學(xué)院《數(shù)據(jù)庫(kù)原理及應(yīng)用實(shí)訓(xùn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于其他類別），以下哪種處理方法可能會(huì)提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是2、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行降維處理，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是3、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4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們面對(duì)一個(gè)包含大量缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運(yùn)用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法5、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們構(gòu)建了一個(gè)決策樹來預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品，以下哪個(gè)因素可能影響決策樹的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性？（）A.特征選擇B.分裂準(zhǔn)則C.剪枝策略D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)7、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)方面具有重要作用。假設(shè)要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘用戶的購(gòu)買行為模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，有助于推薦系統(tǒng)的構(gòu)建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復(fù)雜的用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購(gòu)買行為的用戶群體D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用有限，效果不如傳統(tǒng)方法8、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程。假設(shè)一家電商企業(yè)想要通過數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適用？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預(yù)測(cè)分析9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織方式。假設(shè)要為一個(gè)大型企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以支持復(fù)雜的查詢和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更具擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢(shì)？（）A.星型架構(gòu)B.雪花架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.以上架構(gòu)沒有區(qū)別10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠更好地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.計(jì)算均值可以準(zhǔn)確反映學(xué)生成績(jī)的平均水平，不受極端值影響B(tài).中位數(shù)能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績(jī)的一般水平C.眾數(shù)適用于描述成績(jī)的集中趨勢(shì)，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻時(shí)D.方差越大，說明學(xué)生成績(jī)?cè)椒€(wěn)定，教學(xué)質(zhì)量越高11、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，與利益相關(guān)者的溝通和理解需求至關(guān)重要。假設(shè)你正在為一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以下關(guān)于需求溝通的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用大量的技術(shù)術(shù)語和復(fù)雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語言，結(jié)合實(shí)際案例說明分析的目標(biāo)和結(jié)果C.只與技術(shù)人員溝通，忽略非技術(shù)背景的利益相關(guān)者D.不與利益相關(guān)者溝通，自行決定分析的方向和重點(diǎn)12、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合，假設(shè)要整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、字段和含義可能不同。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法可能更有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可用性？（）A.基于規(guī)則的融合，制定明確的融合規(guī)則B.基于模型的融合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.手動(dòng)整合數(shù)據(jù)，逐個(gè)處理D.不進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分別分析各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)13、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測(cè)B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢(shì)和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，使用通用的回歸模型14、數(shù)據(jù)分析中，回歸分析用于建立變量之間的關(guān)系模型。以下關(guān)于回歸分析的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見的類型，用于建立因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來預(yù)測(cè)因變量的值，根據(jù)自變量的變化情況進(jìn)行推斷C.回歸分析的結(jié)果只適用于特定的數(shù)據(jù)集，不能推廣到其他情況D.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，確保其準(zhǔn)確性和可靠性15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織方式。假設(shè)一個(gè)企業(yè)有大量的銷售、庫(kù)存和客戶數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)模型可能最適合用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？（）A.星型模型B.雪花模型C.關(guān)系模型D.網(wǎng)狀模型16、數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估不僅包括在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，還需要在測(cè)試集上進(jìn)行驗(yàn)證。假設(shè)我們?cè)谟?xùn)練一個(gè)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但測(cè)試集上的準(zhǔn)確率很低，以下哪種情況可能導(dǎo)致了這種過擬合現(xiàn)象？（）A.模型過于復(fù)雜B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足C.特征選擇不當(dāng)D.以上都是17、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，以下哪種算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法18、在數(shù)據(jù)分析中，聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的，不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法19、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.深度學(xué)習(xí)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析20、在數(shù)據(jù)清洗過程中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再?zèng)Q定處理方式21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇和使用可以影響可視化的效果。假設(shè)我們要在一個(gè)圖表中區(qū)分不同的類別，以下哪個(gè)關(guān)于顏色選擇的原則是重要的？（）A.對(duì)比度高B.符合文化和認(rèn)知習(xí)慣C.考慮色盲人群的可辨識(shí)度D.以上都是22、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購(gòu)買的商品組合，以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是23、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程24、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索方法的描述，正確的是：（）A.只查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)摘要，就能全面了解數(shù)據(jù)的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布和異常值情況C.相關(guān)性分析對(duì)于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結(jié)論D.EDA只是初步步驟，對(duì)后續(xù)的深入分析沒有幫助25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要制定合理的項(xiàng)目計(jì)劃和流程。假設(shè)要在三個(gè)月內(nèi)完成一個(gè)大型企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和報(bào)告撰寫。以下哪種項(xiàng)目管理方法在確保按時(shí)交付高質(zhì)量結(jié)果方面更具指導(dǎo)意義？（）A.瀑布模型B.敏捷開發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的偏差檢測(cè)？請(qǐng)介紹偏差檢測(cè)的方法和步驟，并舉例說明其在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）在進(jìn)行分類模型評(píng)估時(shí)，如何繪制混淆矩陣？請(qǐng)解釋混淆矩陣的元素含義和如何通過混淆矩陣計(jì)算評(píng)估指標(biāo)。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)分區(qū)策略，說明其目的和常見的分區(qū)方式，如范圍分區(qū)、哈希分區(qū)等，并舉例說明。4、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的異常值檢測(cè)和修正？請(qǐng)闡述常見的檢測(cè)方法和修正策略，并舉例說明在工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某民宿預(yù)訂平臺(tái)擁有房源數(shù)據(jù)、用戶預(yù)訂行為、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。提升民宿的服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)，增加平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力。2、（本題5分）某在線攝影器材租賃平臺(tái)掌握了租賃數(shù)據(jù)、器材損壞情況、用戶租賃周期等。優(yōu)化攝影器材租賃服務(wù)和維護(hù)管理。3、（本題5分）某在線音樂平臺(tái)保存了用戶的音樂偏好、播放列表、收藏歌手等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)舉辦個(gè)性化的線上音樂活動(dòng)。4、（本題5分）某在線醫(yī)療平臺(tái)的康復(fù)治療服務(wù)數(shù)據(jù)包含治療項(xiàng)目、治療周期、費(fèi)用、患者康復(fù)效果等。分析治療項(xiàng)目和治療周期對(duì)費(fèi)用和患者康復(fù)效果的影響。5、（本題5分）某餐飲連鎖品牌收集了各門店的菜品銷售數(shù)據(jù)、食材采購(gòu)成本、員工工作效率等信息。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)進(jìn)行菜品創(chuàng)新和人員管理優(yōu)化。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在線旅游