江西中醫(yī)藥大學(xué)《數(shù)據(jù)庫(kù)與云計(jì)算原理》2023-2024學(xué)年第二學(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(yè)，共3頁(yè)江西中醫(yī)藥大學(xué)《數(shù)據(jù)庫(kù)與云計(jì)算原理》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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，對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，需要確定哪些變量對(duì)目標(biāo)變量的影響最大。假設(shè)變量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能有助于進(jìn)行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機(jī)森林C.支持向量機(jī)D.以上都是2、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(guò)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3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性4、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是關(guān)鍵步驟。假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型，需要評(píng)估模型在不同閾值下的準(zhǔn)確性、召回率和F1值等指標(biāo)。以下哪種評(píng)估方法在這種客戶關(guān)系管理場(chǎng)景中能夠更全面地評(píng)估模型的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果解釋和評(píng)估是確保結(jié)果可靠性的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估應(yīng)結(jié)合具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題和背景進(jìn)行B.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估可以使用統(tǒng)計(jì)方法和可視化工具來(lái)輔助C.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估應(yīng)考慮結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)用性等方面D.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估只需要由數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與6、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是獲取代表性數(shù)據(jù)的常用方法。假設(shè)要從一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取樣本以估計(jì)總體特征，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，不考慮總體的結(jié)構(gòu)和特征B.隨意選擇抽樣方法，不考慮樣本的代表性和誤差C.根據(jù)總體的特點(diǎn)和研究目的，選擇合適的抽樣方法，如分層抽樣、系統(tǒng)抽樣等，并控制抽樣誤差D.為了方便，抽取少量樣本，不考慮樣本量對(duì)結(jié)果的影響7、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8、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向。假設(shè)要追蹤一個(gè)分析報(bào)告中數(shù)據(jù)的演變過(guò)程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過(guò)程，無(wú)法進(jìn)行血緣追蹤B.簡(jiǎn)單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)源，不考慮整個(gè)流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過(guò)程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈和影響范圍D.認(rèn)為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有幫助9、假設(shè)要為一家電商企業(yè)進(jìn)行銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析，以預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的銷(xiāo)售額。數(shù)據(jù)集涵蓋了不同產(chǎn)品類(lèi)別、銷(xiāo)售地區(qū)、銷(xiāo)售時(shí)間等多個(gè)變量。在這種情況下，為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，以下哪個(gè)步驟可能是至關(guān)重要的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.選擇合適的預(yù)測(cè)模型C.對(duì)模型進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)D.以上都是10、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(lèi)的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是11、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)違約概率B.利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測(cè)試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交易活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用，但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段，數(shù)據(jù)分析可以忽略12、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)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)的數(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)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常采用多維數(shù)據(jù)模型，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和查詢B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和整合，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.可以通過(guò)建立數(shù)據(jù)集市，為不同部門(mén)和業(yè)務(wù)提供定制的數(shù)據(jù)服務(wù)13、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見(jiàn)的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說(shuō)法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹(shù)模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時(shí)，只需要考慮模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，而不需要考慮模型的復(fù)雜度和計(jì)算資源需求14、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)分類(lèi)變量的數(shù)據(jù)集，若要分析不同類(lèi)別之間的差異，應(yīng)選擇哪種統(tǒng)計(jì)分析方法？（）A.方差分析B.獨(dú)立性檢驗(yàn)C.相關(guān)分析D.描述性統(tǒng)計(jì)15、在數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)調(diào)研中，假設(shè)要了解消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的偏好和需求。以下哪種數(shù)據(jù)收集方法可能獲得更深入和真實(shí)的反饋？（）A.在線調(diào)查問(wèn)卷B.面對(duì)面訪談C.電話調(diào)查D.不進(jìn)行調(diào)研，依靠以往經(jīng)驗(yàn)推測(cè)16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要關(guān)注的重要問(wèn)題。假設(shè)要處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)個(gè)人隱私，但需要注意處理方法的合理性C.只要數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全的問(wèn)題D.遵守相關(guān)的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范，是保障數(shù)據(jù)隱私和安全的基本要求17、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個(gè)線性回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)氣溫對(duì)空調(diào)銷(xiāo)量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來(lái)改進(jìn)預(yù)測(cè)效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進(jìn)行處理C.模型的擬合效果很好，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)D.收集的數(shù)據(jù)不足以進(jìn)行有效的分析18、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來(lái)自不同部門(mén)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù)，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語(yǔ)義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會(huì)引入誤差和沖突，不進(jìn)行質(zhì)量檢查19、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法20、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)訪問(wèn)等部分B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、增長(zhǎng)速度和使用頻率等因素C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)可以采用分層架構(gòu)，將數(shù)據(jù)分為不同的層次進(jìn)行管理D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，否則會(huì)影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性二、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)倉(cāng)庫(kù)中的維度建模方法，包括星型模型和雪花模型的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，并說(shuō)明如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中的差分隱私技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，說(shuō)明其優(yōu)缺點(diǎn)，并舉例說(shuō)明如何在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用差分隱私。3、（本題5分）解釋什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，說(shuō)明其與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并舉例分析。4、（本題5分）解釋什么是生存分析，說(shuō)明其在醫(yī)學(xué)、工程等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和常用方法，并舉例分析。5、（本題5分）解釋什么是遷移學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，說(shuō)明其優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電影制作公司掌握了電影的票房數(shù)據(jù)、觀眾評(píng)價(jià)、社交媒體熱度等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)指導(dǎo)電影的選題和制作決策。2、（本題5分）某在線美妝教學(xué)平臺(tái)掌握了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐反饋、課程難度評(píng)價(jià)等。提升教學(xué)質(zhì)量和實(shí)用性。3、（本題5分）一家健身中心記錄了會(huì)員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項(xiàng)目、鍛煉時(shí)長(zhǎng)、會(huì)員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會(huì)員對(duì)鍛煉項(xiàng)目和時(shí)長(zhǎng)的選擇差異。4、（本題5分）一家書(shū)店擁有圖書(shū)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、讀者年齡分布、熱門(mén)書(shū)籍類(lèi)別等信息。優(yōu)化書(shū)店的圖書(shū)采購(gòu)和陳列策略，滿足讀者需求。5、（本題5分）某在線游戲直播平臺(tái)記錄了主播數(shù)據(jù)、觀眾互動(dòng)數(shù)據(jù)、禮物打賞情況等。分析平臺(tái)的熱門(mén)主播和觀眾喜好，提升平臺(tái)的吸引力和盈利能