福建生物工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《資料庫(kù)系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁福建生物工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《資料庫(kù)系統(tǒng)》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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要考慮多個(gè)因素，其中數(shù)據(jù)粒度是一個(gè)重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度和匯總程度B.數(shù)據(jù)粒度越細(xì)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理成本越高C.數(shù)據(jù)粒度越粗，數(shù)據(jù)的查詢和分析效率越高D.數(shù)據(jù)粒度的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無關(guān)2、在數(shù)據(jù)分析中，需要對(duì)缺失值進(jìn)行處理，例如在一個(gè)包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里，部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測(cè)填充D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行手動(dòng)修正，無需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識(shí)別并處理重復(fù)記錄、缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.Tableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個(gè)人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無關(guān)5、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)6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問題時(shí)更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動(dòng)編寫代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過整合和清洗的，質(zhì)量較高B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持復(fù)雜的查詢和分析操作，能夠快速返回結(jié)果C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率較低，一般是定期批量更新D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以直接替代業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于日常的事務(wù)處理8、對(duì)于一個(gè)分類問題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測(cè)試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)9、在對(duì)一個(gè)社交媒體平臺(tái)的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如關(guān)注的話題、參與的討論組等，以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是10、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對(duì)大量的客戶評(píng)論進(jìn)行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機(jī)抽取部分評(píng)論進(jìn)行人工分析，以此類推整體11、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)分析師需要與不同部門進(jìn)行溝通合作。以下關(guān)于跨部門溝通的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.明確各部門的需求和期望有助于提高合作效率B.數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該主導(dǎo)整個(gè)項(xiàng)目，無需考慮其他部門的意見C.建立良好的溝通機(jī)制可以及時(shí)解決問題和避免沖突D.理解不同部門的業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用至關(guān)重要12、在數(shù)據(jù)分析中，建立合適的預(yù)測(cè)模型是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)下個(gè)月某產(chǎn)品的銷售量，有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場(chǎng)因素?cái)?shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型通常預(yù)測(cè)效果越好B.數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)模，選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時(shí)間，選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類似問題中的應(yīng)用效果，直接套用13、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對(duì)于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應(yīng)該進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購(gòu)物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購(gòu)買面包的顧客往往也會(huì)購(gòu)買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對(duì)超市的營(yíng)銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購(gòu)買B.降低面包或牛奶的價(jià)格，以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫(kù)存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營(yíng)銷策略沒有實(shí)際意義16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源可能來自多個(gè)方面。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題根源的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能源于數(shù)據(jù)采集過程中的錯(cuò)誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理不善導(dǎo)致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當(dāng)引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)本身有關(guān)，與數(shù)據(jù)處理的過程和人員無關(guān)17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)遵循一定的原則。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)原則的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，避免過多的裝飾和復(fù)雜的圖表類型B.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)突出重點(diǎn)，讓讀者能夠快速抓住關(guān)鍵信息C.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)應(yīng)具有交互性，讓讀者能夠自主探索數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)可以隨意發(fā)揮，不需要考慮讀者的需求和認(rèn)知水平18、在數(shù)據(jù)分析中，特征工程用于從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來衡量單詞在文本中的重要性B.詞嵌入技術(shù)，如Word2Vec，可以將單詞表示為低維向量C.特征工程只需要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)值特征，對(duì)于文本等非數(shù)值特征不需要處理D.特征選擇可以去除冗余和無關(guān)的特征，提高模型的效率和性能19、在數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，假設(shè)要評(píng)估一個(gè)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)水平。以下哪種方法可能更全面地考慮各種不確定性和潛在損失？（）A.敏感性分析，研究參數(shù)變化的影響B(tài).蒙特卡羅模擬，隨機(jī)生成多種可能結(jié)果C.風(fēng)險(xiǎn)矩陣，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的可能性和影響程度D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，盲目投資20、在數(shù)據(jù)分析的模型評(píng)估中，假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型，需要評(píng)估其性能。除了準(zhǔn)確率，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差，用于連續(xù)值的預(yù)測(cè)D.不關(guān)注評(píng)估指標(biāo)，認(rèn)為模型是完美的二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的概率圖模型，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念和應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例說明在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化中的地圖可視化，包括地理信息系統(tǒng)（GIS）的應(yīng)用、熱力圖等，說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用。3、（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(lǐng)域的應(yīng)用，列舉常見的推薦算法。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析中的深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并舉例說明在客戶評(píng)論分析中的應(yīng)用。5、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值同時(shí)存在的情況？列舉至少兩種綜合處理方法，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線教育平臺(tái)的編程培訓(xùn)類目保存了學(xué)生數(shù)據(jù)，包括課程難度、學(xué)習(xí)進(jìn)度、作業(yè)完成情況、就業(yè)情況等。分析課程難度與學(xué)習(xí)進(jìn)度和就業(yè)情況的關(guān)系。2、（本題5分）一家連鎖書店的歷史書籍區(qū)域記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括書籍朝代、作者知名度、銷量、價(jià)格、讀者性別等。研究不同朝代和作者知名度的歷史書籍在不同性別讀者中的銷售情況。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）一家快遞公司積累了包裹的收發(fā)地、重量、運(yùn)輸方式等數(shù)據(jù)。分析運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化空間，提高快遞服務(wù)的速度和質(zhì)量。5、（本題5分）一家物流公司的冷鏈倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)記錄了倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)，包括貨物種類、存儲(chǔ)時(shí)間、溫度要求、倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用等。研究貨物種類和存儲(chǔ)時(shí)間對(duì)溫度要求和倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用的影響。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在電信行業(yè)的套餐設(shè)計(jì)中，如何借助數(shù)據(jù)分析來了解用戶需求、消費(fèi)行為和網(wǎng)