裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁渤海船舶職業(yè)學(xué)院《華為HCIA-GausDB應(yīng)用開發(fā)實訓(xùn)》

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20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含房屋屬性（面積、房間數(shù)量、地理位置等）和價格的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進(jìn)行建模，無需進(jìn)行任何特征轉(zhuǎn)換和構(gòu)建B.對地理位置進(jìn)行獨熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對模型的性能沒有影響，可忽略D.增加一些與房屋價格無關(guān)的特征，能夠提高模型的準(zhǔn)確性2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，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.手動篩選B.使用數(shù)據(jù)庫的去重功能C.隨機(jī)刪除一部分重復(fù)記錄D.對重復(fù)記錄進(jìn)行合并3、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進(jìn)行估計和假設(shè)檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計分析4、數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說法中，錯誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，使不同來源的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時，我們需要對數(shù)據(jù)的分布、相關(guān)性等進(jìn)行初步了解。假設(shè)我們有一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于探索性分析的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.繪制直方圖可以觀察數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，判斷是否符合正態(tài)分布B.計算相關(guān)系數(shù)可以衡量變量之間的線性相關(guān)性C.探索性分析只是對數(shù)據(jù)的初步了解，對后續(xù)的分析沒有實質(zhì)性的幫助D.可以通過數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計摘要來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和潛在模式6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，如果數(shù)據(jù)的量級差異較大，為了更清晰地展示數(shù)據(jù)分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標(biāo)軸刻度B.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.只展示部分?jǐn)?shù)據(jù)D.采用多個圖表分別展示7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計時，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和組織方式。假設(shè)要為一個大型企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，以支持復(fù)雜的查詢和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時更具擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢？（）A.星型架構(gòu)B.雪花架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.以上架構(gòu)沒有區(qū)別8、對于一個時間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測未來幾個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以9、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的存儲結(jié)構(gòu)，以下哪個操作可能會被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是10、當(dāng)分析一個網(wǎng)站的用戶訪問數(shù)據(jù)，包括頁面瀏覽量、停留時間、跳出率等，以改進(jìn)網(wǎng)站的用戶體驗和布局設(shè)計。為了確定哪些頁面需要重點優(yōu)化，以下哪個指標(biāo)可能是最有價值的？（）A.頁面瀏覽量B.平均停留時間C.跳出率D.以上都是11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如果想要了解數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，以下哪種統(tǒng)計圖形最適合？（）A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖12、假設(shè)我們要預(yù)測未來一段時間內(nèi)的股票價格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，同時結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗證14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。為了得到準(zhǔn)確和可靠的分析結(jié)果，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清洗。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗證規(guī)則糾正錯誤數(shù)據(jù)D.以上方法結(jié)合使用15、對于一個具有時間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行預(yù)測，以下哪種模型可能會考慮時間的滯后效應(yīng)？（）A.自回歸移動平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機(jī)森林回歸模型D.以上都可能16、在數(shù)據(jù)倉庫中，星型模型和雪花模型是常見的數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于這兩種模型的比較，錯誤的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節(jié)省存儲空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求17、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時，需要考慮數(shù)據(jù)的來源和可靠性。假設(shè)我們從多個渠道收集了關(guān)于市場趨勢的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的描述，哪一項是錯誤的？（）A.官方統(tǒng)計數(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)可能存在偏差和錯誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無需進(jìn)行驗證D.不同來源的數(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18、在對一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如員工的績效評估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等，以找出影響員工績效的因素，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19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹形圖20、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)建一個分類模型來預(yù)測客戶是否會流失，以下哪種算法可能對處理不平衡的數(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C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進(jìn)行聚類分析時，如何評估聚類結(jié)果的穩(wěn)定性？請介紹評估聚類穩(wěn)定性的方法和指標(biāo)，并舉例說明。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計有效的數(shù)據(jù)故事？請說明數(shù)據(jù)故事的結(jié)構(gòu)和元素，并舉例說明在數(shù)據(jù)報告中的應(yīng)用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的性能？請列舉常見的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，并說明它們的計算方法和適用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線樂器教學(xué)平臺保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度、樂器練習(xí)時間、教學(xué)視頻觀看次數(shù)等。改進(jìn)樂器教學(xué)方法和課程內(nèi)容。2、（本題5分）某在線爵士舞教學(xué)平臺積累了學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、舞蹈風(fēng)格喜好、教學(xué)場地需求等。改善爵士舞教學(xué)環(huán)境和教學(xué)內(nèi)容。3、（本題5分）某電商平臺的美妝類目擁有大量銷售數(shù)據(jù)，包含品牌、產(chǎn)品類別、價格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡用戶對各品牌和產(chǎn)品類別的購買偏好及價格接受度。4、（本題5分）一家健身中心記錄了會員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項目、鍛煉時長、會員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會員對鍛煉項目和時長的選擇差異。5、（本題5分）某在線拉丁舞教學(xué)平臺積累了學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、舞蹈比賽成績、教學(xué)資源需求等。提升拉丁舞教學(xué)質(zhì)量和比賽成績。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）