上海交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)庫(kù)原理綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)上海交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)庫(kù)原理綜合實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關(guān)于柱狀圖的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.柱狀圖可以用來(lái)比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小B.柱狀圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況和趨勢(shì)C.柱狀圖的柱子寬度應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和設(shè)置2、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)一家電商企業(yè)想要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買(mǎi)行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適用？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預(yù)測(cè)分析3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域有很多，其中金融領(lǐng)域是一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用評(píng)分B.數(shù)據(jù)挖掘可以用于市場(chǎng)預(yù)測(cè)和投資決策C.數(shù)據(jù)挖掘可以用于客戶關(guān)系管理和營(yíng)銷活動(dòng)D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接用于金融交易，無(wú)需人工干預(yù)4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要信息。假設(shè)你有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含眾多特征。以下關(guān)于數(shù)據(jù)降維方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結(jié)果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計(jì)算復(fù)雜度和效率C.降維過(guò)程中是否會(huì)丟失關(guān)鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門(mén)5、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程可能會(huì)占用大量時(shí)間。假設(shè)你面臨時(shí)間緊迫的情況，以下關(guān)于時(shí)間分配的策略，哪一項(xiàng)是最明智的？（）A.跳過(guò)預(yù)處理和特征工程，直接進(jìn)行建模分析B.減少數(shù)據(jù)清洗的工作，重點(diǎn)放在特征工程上C.合理分配時(shí)間，確保預(yù)處理和特征工程的質(zhì)量，以提高模型性能D.把大部分時(shí)間花在模型選擇和調(diào)優(yōu)上，忽略數(shù)據(jù)準(zhǔn)備6、在數(shù)據(jù)分析中，如果想要比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值是否有顯著差異，應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)7、在數(shù)據(jù)分析中，決策樹(shù)是一種常用的分類算法。假設(shè)要根據(jù)客戶的特征預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某種產(chǎn)品，以下關(guān)于決策樹(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分裂，構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)B.可以通過(guò)剪枝技術(shù)來(lái)防止決策樹(shù)過(guò)擬合，提高模型的泛化能力C.決策樹(shù)的生成過(guò)程完全是自動(dòng)的，不需要人工干預(yù)和調(diào)整D.隨機(jī)森林是基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法，能夠提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性8、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)要構(gòu)建一個(gè)分類模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)流失，以下哪種算法可能對(duì)處理不平衡的數(shù)據(jù)集（流失客戶數(shù)量遠(yuǎn)少于未流失客戶）表現(xiàn)較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林9、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。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，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問(wèn)題的實(shí)際情況無(wú)關(guān)D.可以通過(guò)控制樣本量和顯著性水平來(lái)平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類時(shí)，需要確定合適的聚類數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是11、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差13、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)14、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15、假設(shè)要分析消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的反饋意見(jiàn)，以下關(guān)于意見(jiàn)分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見(jiàn)，憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)反饋進(jìn)行分類和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見(jiàn)，忽略正面意見(jiàn)D.對(duì)于模糊不清的反饋意見(jiàn)，直接忽略不計(jì)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）闡述集成學(xué)習(xí)的概念和方法，如AdaBoost、GradientBoosting等，說(shuō)明其如何提高模型的性能和泛化能力。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的偏差和方差的概念，說(shuō)明它們對(duì)模型性能的影響，并闡述如何在模型訓(xùn)練中平衡偏差和方差。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的多變量可視化，說(shuō)明如何同時(shí)展示多個(gè)變量之間的關(guān)系，如平行坐標(biāo)圖、雷達(dá)圖等。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于農(nóng)作物監(jiān)測(cè)、土壤質(zhì)量評(píng)估、氣象預(yù)測(cè)等方面。探討如何利用數(shù)據(jù)分析提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、減少資源浪費(fèi)、應(yīng)對(duì)氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響，并分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析面臨的技術(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。2、（本題5分）在交通擁堵治理中，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)識(shí)別擁堵原因、優(yōu)化交通信號(hào)和規(guī)劃道路設(shè)施？請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)分析在交通管理中的作用、數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求和政策措施的配合。3、（本題5分）在線教育的課程評(píng)價(jià)體系中，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估課程質(zhì)量、教師教學(xué)效果和學(xué)生學(xué)習(xí)收獲？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)的來(lái)源和處理方式，以及如何利用分析結(jié)果改進(jìn)課程和教學(xué)。4、（本題5分）對(duì)于電商平臺(tái)的促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)，論述如何評(píng)估促銷活動(dòng)的效果，優(yōu)化促銷策略，提高促銷活動(dòng)的投資回報(bào)率。5、（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。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某視頻網(wǎng)站擁有用戶的觀看行為數(shù)據(jù)，如觀看時(shí)長(zhǎng)、視頻類型、彈幕互動(dòng)、分享次數(shù)等。分析不同類型視頻的觀看時(shí)