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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(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)遼寧財(cái)貿(mào)學(xué)院
《數(shù)據(jù)分析與處理》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、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(chóng)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2、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)你有一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于這兩種操作的作用,哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的?()A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布,便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析B.消除特征之間的量綱差異,使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性D.沒(méi)有實(shí)際作用,可以忽略3、在數(shù)據(jù)分析中,模型評(píng)估不僅要看準(zhǔn)確率等指標(biāo),還要考慮模型的可解釋性。假設(shè)要解釋一個(gè)決策樹(shù)模型的決策過(guò)程,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)查看決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的分裂條件來(lái)理解模型的決策邏輯B.特征重要性評(píng)估可以幫助確定哪些特征對(duì)模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對(duì)簡(jiǎn)單模型如決策樹(shù)重要,對(duì)于復(fù)雜模型如深度學(xué)習(xí)模型不重要D.向業(yè)務(wù)人員和決策者解釋模型的決策過(guò)程,有助于增強(qiáng)對(duì)模型的信任和應(yīng)用4、在處理大量數(shù)據(jù)時(shí),為了提高數(shù)據(jù)處理效率,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更適合快速查找和插入操作?()A.數(shù)組B.鏈表C.棧D.隊(duì)列5、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6、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),如果p值小于設(shè)定的顯著性水平(如0.05),我們通常會(huì)得出以下哪種結(jié)論?()A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無(wú)法確定是否拒絕原假設(shè)D.需要重新進(jìn)行實(shí)驗(yàn)7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要處理數(shù)據(jù)的不平衡問(wèn)題。假設(shè)要分析信用卡欺詐檢測(cè)數(shù)據(jù),其中欺詐交易的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題時(shí)更能提高模型對(duì)少數(shù)類(欺詐交易)的識(shí)別能力?()A.過(guò)采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過(guò)采樣技術(shù)(SMOTE)D.以上方法結(jié)合使用8、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9、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系,而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系,以下關(guān)于因果推斷方法的選擇,哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的?()A.進(jìn)行隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn),控制其他因素來(lái)確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù),使用回歸分析來(lái)推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來(lái)判斷因果關(guān)系D.主觀猜測(cè)和經(jīng)驗(yàn)判斷因果關(guān)系10、對(duì)于一個(gè)分類問(wèn)題,如果不同類別的樣本數(shù)量差異較大,在評(píng)估模型性能時(shí),以下哪種指標(biāo)需要特別關(guān)注?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是11、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12、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13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo),如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過(guò)手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前進(jìn)行,之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了14、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問(wèn)控制和審計(jì)等方面B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來(lái)確定不同的安全級(jí)別C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整,以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求,不需要考慮外部的安全威脅15、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多,其中決策樹(shù)是一種常用的算法。以下關(guān)于決策樹(shù)的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.決策樹(shù)可以用于分類和回歸問(wèn)題B.決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程是自頂向下的C.決策樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)表示最終的分類結(jié)果或預(yù)測(cè)值D.決策樹(shù)的算法復(fù)雜度較低,適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集16、在對(duì)一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如員工的績(jī)效評(píng)估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等,以找出影響員工績(jī)效的因素,并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系?()A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于EDA的步驟,哪一項(xiàng)是最應(yīng)該首先進(jìn)行的?()A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量,如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析18、在數(shù)據(jù)分析中,若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度,以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用?()A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí),與業(yè)務(wù)部門(mén)的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門(mén)的預(yù)期不符,以下哪種做法可能是最恰當(dāng)?shù)??()A.堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果,要求業(yè)務(wù)部門(mén)接受B.重新檢查分析過(guò)程,看是否存在錯(cuò)誤C.與業(yè)務(wù)部門(mén)深入討論,了解他們的需求和關(guān)注點(diǎn)D.放棄當(dāng)前分析,按照業(yè)務(wù)部門(mén)的意見(jiàn)修改結(jié)論20、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于分類算法的描述,錯(cuò)誤的是:()A.決策樹(shù)算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對(duì)異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立21、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù),假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個(gè)人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性?()A.數(shù)據(jù)匿名化,去除可識(shí)別個(gè)人的信息B.加密技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問(wèn)控制,限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施,直接處理數(shù)據(jù)22、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí),以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度,還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)?()A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)23、在數(shù)據(jù)分析中,如果數(shù)據(jù)存在偏差,可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差?()A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過(guò)小D.以上都是24、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(shù)、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25、假設(shè)要評(píng)估一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型的性能,以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)和方法的描述,正確的是:()A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo),能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗(yàn)證可以有效地避免模型過(guò)擬合,并且能更準(zhǔn)確地評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集,使用平衡準(zhǔn)確率來(lái)評(píng)估模型是不合適的26、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的目的不僅僅是展示數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化的目的是幫助人們更好地理解數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化的目的是提高數(shù)據(jù)分析的效率,減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化的目的是增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力,使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來(lái)更漂亮,沒(méi)有其他實(shí)際作用27、在數(shù)據(jù)分析中,對(duì)于一個(gè)包含大量金融交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要檢測(cè)是否存在異常交易行為,例如突然的大額交易、頻繁的小額交易等。以下哪種技術(shù)可能在異常檢測(cè)中發(fā)揮重要作用?()A.聚類分析B.決策樹(shù)C.孤立森林算法D.以上都不是28、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)生的成績(jī),以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述,正確的是:()A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè),直接進(jìn)行檢驗(yàn)B.忽略檢驗(yàn)的顯著性水平,隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè),選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷,并解釋檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義D.只關(guān)注檢驗(yàn)結(jié)果是否拒絕原假設(shè),不考慮效應(yīng)大小和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值29、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種重要的存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的,反映了最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源30、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(méi)有幫助二、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在金融投資顧問(wèn)服務(wù)中,如何借助數(shù)據(jù)分析為客戶提供個(gè)性化的投資組合建議、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和資產(chǎn)配置方案?請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析客戶數(shù)據(jù)的利用、市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)和投資策略的調(diào)整。2、(本題5分)醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)分析對(duì)于提高醫(yī)療質(zhì)量、優(yōu)化資源配置和疾病預(yù)防具有重要意義。請(qǐng)論述如何利用醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)、治療效果評(píng)估和醫(yī)療資源需求分析,包括數(shù)據(jù)來(lái)源、分析方法和面臨的技術(shù)難題,以及如何在保護(hù)患者隱私的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和合作。3、(本題5分)在金融機(jī)構(gòu)的反洗錢(qián)監(jiān)測(cè)中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析識(shí)別異常交易模式和可疑賬戶,防范洗錢(qián)活動(dòng)。4、(本題5分)教育領(lǐng)域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在教學(xué)改進(jìn)和學(xué)生評(píng)估中的應(yīng)用。論述如何通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析來(lái)制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃、評(píng)估教學(xué)效果,以及如何利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)業(yè)表現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)潛在的學(xué)習(xí)問(wèn)題。5、(本題5分)金融行業(yè)面臨著復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)和競(jìng)爭(zhēng)。選取一家商業(yè)銀行,論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn),包括數(shù)據(jù)來(lái)源、變量選擇、建立信用評(píng)分模型,以及如何通過(guò)模型監(jiān)控和優(yōu)化來(lái)降低不良貸款率,同時(shí)提高信貸審批效率和準(zhǔn)確性。三、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)解釋什么是圖數(shù)據(jù)分析,說(shuō)明其在交通網(wǎng)絡(luò)、社交關(guān)系等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和常用算法,并舉例分析。2、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行模型的可解釋性分析?請(qǐng)介紹一些可解釋性方法,如局部可解釋模型-解釋(LIME)、SHAP值等,并舉例說(shuō)明。3、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)注,包括人工標(biāo)注和自動(dòng)標(biāo)注的方法,以及標(biāo)注質(zhì)量的
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