河南科技職業(yè)大學(xué)《數(shù)據(jù)庫原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁河南科技職業(yè)大學(xué)

《數(shù)據(jù)庫原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，可能會遇到數(shù)據(jù)不一致的問題。假設(shè)你要將銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動(dòng)修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)2、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，即某些類別樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于其他類別，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的調(diào)整，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.直接使用常規(guī)的分類算法，不做特殊處理B.對少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量C.對多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對某一產(chǎn)品的購買意愿差異，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4、在對一家餐廳的營業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如菜品銷售數(shù)量、顧客評價(jià)、營業(yè)時(shí)間段等，以制定營銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是5、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)良好，但在一致性方面存在問題，可能的原因是什么？（）A.數(shù)據(jù)錄入時(shí)的錯(cuò)誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當(dāng)C.數(shù)據(jù)更新不及時(shí)D.以上原因都有可能6、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價(jià)值的特征。假設(shè)要從一組高度相關(guān)的特征中進(jìn)行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關(guān)性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機(jī)森林的特征重要性評估D.以上方法都可以7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)有很多，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)無關(guān)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要在數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過程中進(jìn)行關(guān)注和處理8、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，如果兩個(gè)商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個(gè)商品經(jīng)常被同時(shí)購買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個(gè)商品很少被同時(shí)購買，但一旦同時(shí)購買，關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實(shí)際意義D.無法得出明確的結(jié)論9、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進(jìn)行分析。假設(shè)我們要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.簡單隨機(jī)抽樣每個(gè)樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用10、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費(fèi)模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常一起購買的商品組合B.分類算法可以預(yù)測新用戶可能感興趣的商品類別C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接用于決策，無需進(jìn)一步驗(yàn)證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體11、在數(shù)據(jù)庫管理中，當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)對同一數(shù)據(jù)表進(jìn)行操作時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，通常會采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)備份B.事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.索引優(yōu)化12、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他變量推測缺失值D.以上方法均可13、對于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的？（）A.隨機(jī)對照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理15、假設(shè)要對海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù)，效果良好B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別算法能夠自動(dòng)提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對分析結(jié)果沒有影響D.不需要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，直接輸入模型進(jìn)行分析二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述異常值檢測的方法和原理，說明異常值對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響，以及如何在實(shí)際數(shù)據(jù)中識別和處理異常值。2、（本題5分）在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷模型是否存在過擬合或欠擬合？請介紹診斷方法和解決措施。3、（本題5分）在進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整？解釋季節(jié)性調(diào)整的目的和常用方法，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在電商平臺的供應(yīng)商管理中，數(shù)據(jù)分析可以評估供應(yīng)商績效和合作關(guān)系。以某電商平臺與供應(yīng)商的合作為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測供應(yīng)商的交貨及時(shí)性、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)水平，以及如何基于數(shù)據(jù)分析選擇和培育優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商。2、（本題5分）在線教育行業(yè)的發(fā)展依賴于對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析。以某在線教育機(jī)構(gòu)為例，探討如何通過數(shù)據(jù)分析來診斷學(xué)生的學(xué)習(xí)問題、提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案、評估教學(xué)質(zhì)量，以及如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法改進(jìn)課程設(shè)計(jì)和教學(xué)方法。3、（本題5分）隨著智能手機(jī)和移動(dòng)應(yīng)用的普及，產(chǎn)生了大量的移動(dòng)數(shù)據(jù)。以某移動(dòng)運(yùn)營商為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置、提升用戶體驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)潛在客戶，以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）在物流配送的最后一公里，數(shù)據(jù)分析有助于提高配送效率和客戶體驗(yàn)。以某快遞企業(yè)為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化配送路線、選擇配送方式、預(yù)測配送時(shí)間，以及如何處理配送過程中的突發(fā)情況和客戶個(gè)性化需求。5、（本題5分）在旅游酒店行業(yè)，客人的預(yù)訂數(shù)據(jù)、入住體驗(yàn)數(shù)據(jù)等不斷增加。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如客戶滿意度分析、收益管理優(yōu)化等，提升酒店的服務(wù)質(zhì)量和經(jīng)營效益，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)大、客戶需求個(gè)性化和競爭對手?jǐn)?shù)據(jù)獲取方面所面臨的困難及解決途徑。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某金融科技公司積累了大量的移動(dòng)支付數(shù)據(jù)，包括交易金額