貴陽(yáng)信息科技學(xué)院《數(shù)據(jù)庫(kù)原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)貴陽(yáng)信息科技學(xué)院《數(shù)據(jù)庫(kù)原理及應(yīng)用》

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、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性，但周期長(zhǎng)度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是2、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類問(wèn)題，假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務(wù)時(shí)可能效果較好？（）A.決策樹，通過(guò)一系列規(guī)則進(jìn)行分類B.支持向量機(jī)，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進(jìn)行分類D.不進(jìn)行分類，將所有郵件視為正常郵件3、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(méi)有區(qū)別4、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個(gè)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。以下關(guān)于項(xiàng)目管理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和時(shí)間表B.合理分配團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù)，充分發(fā)揮每個(gè)人的優(yōu)勢(shì)C.項(xiàng)目過(guò)程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào)，各自完成自己的任務(wù)即可D.及時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度，對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識(shí)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)不斷變化的需求6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大7、假設(shè)我們要分析某地區(qū)不同年齡段人口的收入水平，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可以直觀地展示收入隨年齡的變化趨勢(shì)？（）A.分組柱狀圖B.折線圖C.箱線圖D.直方圖8、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的來(lái)源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無(wú)需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來(lái)源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異，需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合9、在數(shù)據(jù)可視化中，顏色的選擇和使用對(duì)于傳達(dá)信息有重要影響。假設(shè)要在一個(gè)圖表中突出顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對(duì)比色B.使用相近的柔和色C.隨機(jī)選擇顏色D.只使用一種顏色10、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(méi)有實(shí)際意義11、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)驗(yàn)時(shí)，交叉驗(yàn)證是常用的評(píng)估模型穩(wěn)定性的方法。假設(shè)你在比較不同的分類算法，以下關(guān)于交叉驗(yàn)證策略的選擇，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證B.使用K折交叉驗(yàn)證，平均多個(gè)結(jié)果以獲得更可靠的評(píng)估C.采用留一法交叉驗(yàn)證，確保每個(gè)樣本都被用于驗(yàn)證D.不進(jìn)行交叉驗(yàn)證，只進(jìn)行一次訓(xùn)練和驗(yàn)證13、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會(huì)被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能14、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(guò)程。假設(shè)你在一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，旨在發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇，哪一項(xiàng)是最有可能有效的？（）A.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出經(jīng)常一起購(gòu)買的商品組合B.應(yīng)用決策樹算法進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體，基于群體特征進(jìn)行營(yíng)銷D.以上三種技術(shù)結(jié)合使用，全面挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息15、在對(duì)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等，以制定環(huán)境政策和改善空氣質(zhì)量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會(huì)影響對(duì)數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設(shè)我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用小提琴圖同時(shí)展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達(dá)圖適合比較多個(gè)變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動(dòng)地展示數(shù)據(jù)，應(yīng)盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的17、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為將其分為高價(jià)值客戶和低價(jià)值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評(píng)估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時(shí)結(jié)合多種評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可18、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19、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注，不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程，進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核，確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡(jiǎn)單的任務(wù)，不需要投入太多資源和時(shí)間20、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素?？紤]到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個(gè)方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助21、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī)，需要進(jìn)行嚴(yán)格的假設(shè)檢驗(yàn)。以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法在這種教育評(píng)估場(chǎng)景中最為適用？（）A.t檢驗(yàn)B.z檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征23、在處理缺失值時(shí)，如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測(cè)和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們?cè)诜治鲆唤M生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況導(dǎo)致的B.可以通過(guò)箱線圖等方法直觀地檢測(cè)異常值C.對(duì)于異常值，應(yīng)該立即刪除，以免影響分析結(jié)果D.對(duì)異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷，有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因25、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(lái)整合來(lái)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)26、在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在重復(fù)記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復(fù)記錄？（）A.手動(dòng)篩選B.使用數(shù)據(jù)庫(kù)的去重功能C.隨機(jī)刪除一部分重復(fù)記錄D.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行合并27、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要根據(jù)不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型電商平臺(tái)的用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，以估計(jì)總體的平均消費(fèi)金額，同時(shí)希望抽樣結(jié)果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣28、在數(shù)據(jù)分析的方差分析（ANOVA）中，以下關(guān)于組間方差和組內(nèi)方差的描述，錯(cuò)誤的是（）A.組間方差反映了不同組之間的差異B.組內(nèi)方差反映了組內(nèi)個(gè)體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內(nèi)方差，說(shuō)明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內(nèi)方差的比值越大，越說(shuō)明組間差異不顯著29、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份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)記錄等問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡(jiǎn)潔性B.采用均值或中位數(shù)來(lái)填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證和邏輯檢查來(lái)修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，直接進(jìn)行后續(xù)的分析30、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)需要對(duì)大量文本進(jìn)行自動(dòng)分類。假設(shè)要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別，文本內(nèi)容多樣且語(yǔ)言表達(dá)復(fù)雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問(wèn)題時(shí)更能提高分類準(zhǔn)確性？（）A.使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.基于詞向量的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機(jī)分類二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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(guò)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。2、（本題5分）電商平臺(tái)的用戶留存策略可以基于數(shù)據(jù)分析來(lái)制定。請(qǐng)?zhí)接懭绾瓮ㄟ^(guò)用戶行為數(shù)據(jù)的分析來(lái)識(shí)別用戶流失的跡象、采取針對(duì)性的挽留措施和提升用戶的生命周期價(jià)值，同時(shí)考慮用戶體驗(yàn)和平臺(tái)盈利的平衡。3、（本題5分）隨著智能制造的推進(jìn)，工廠的生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)等日益豐富。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像生產(chǎn)效率優(yōu)化、設(shè)備故障預(yù)測(cè)等，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的智能化升級(jí)，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化難度大、工業(yè)協(xié)議多樣和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)依賴方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。4、（本題5分）社交媒體用戶行為分析對(duì)于平臺(tái)的發(fā)展和運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要。請(qǐng)?jiān)敿?xì)探討如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)理解用戶的興趣偏好、社交關(guān)系和活動(dòng)模式，進(jìn)而優(yōu)化平臺(tái)功能和內(nèi)容推薦，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和用戶體驗(yàn)的平衡。5、（本題5分）在能源交易領(lǐng)域，能源價(jià)格數(shù)據(jù)、交易規(guī)模數(shù)據(jù)等不斷更新。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，優(yōu)化能源交易決策，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)波動(dòng)大、市場(chǎng)監(jiān)管嚴(yán)格和國(guó)際能源形勢(shì)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）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在面對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)，如何進(jìn)行問(wèn)題分解和逐步解決，包括使用的分析方法和工具。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀和分析？闡述業(yè)務(wù)理解在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計(jì)有效的圖表標(biāo)題和注釋以增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳達(dá)效果？請(qǐng)說(shuō)明標(biāo)題和注釋的編寫原則和注意事項(xiàng)，并舉例說(shuō)明。