學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)四川工商學(xué)院《華為HCIA–GausDB應(yīng)用開(kāi)發(fā)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)分類(lèi)任務(wù)時(shí)，需要選擇合適的分類(lèi)算法。假設(shè)要對(duì)一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病分類(lèi)，圖像特征復(fù)雜且類(lèi)別不均衡。以下哪種分類(lèi)算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的分類(lèi)問(wèn)題時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法2、數(shù)據(jù)分析中的異常值檢測(cè)對(duì)于識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)在一個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了異常值，以下哪種方法可能有助于確定這些異常值是由隨機(jī)誤差還是系統(tǒng)故障引起的？（）A.比較異常值與歷史數(shù)據(jù)的模式B.查看生產(chǎn)過(guò)程中的其他相關(guān)參數(shù)C.咨詢生產(chǎn)線上的工作人員D.以上方法都可能有幫助3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。假設(shè)你有來(lái)自不同系統(tǒng)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和庫(kù)存數(shù)據(jù)，要進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要注意的？（）A.根據(jù)共同的主鍵或標(biāo)識(shí)符進(jìn)行精確匹配關(guān)聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進(jìn)行關(guān)聯(lián)C.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動(dòng)關(guān)聯(lián)D.隨機(jī)選擇一種關(guān)聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)4、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評(píng)估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是5、當(dāng)分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí)，如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢(shì)，以下哪種方法可以更好地?cái)M合這種關(guān)系？（）A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸6、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對(duì)某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對(duì)消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對(duì)于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓(xùn)練速度B.特征選擇可以去除無(wú)關(guān)或冗余的特征C.特征構(gòu)建是從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)造新的特征D.特征工程對(duì)模型的性能沒(méi)有影響8、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過(guò)R平方值來(lái)評(píng)估C.存在共線性問(wèn)題時(shí)，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測(cè)效果D.可以通過(guò)逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量9、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(gè)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。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計(jì)值C.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，直接進(jìn)行分析10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數(shù)據(jù)三個(gè)方面入手B.硬件方面可以通過(guò)升級(jí)服務(wù)器、增加內(nèi)存和存儲(chǔ)等方式提高性能C.軟件方面可以通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、調(diào)整查詢語(yǔ)句和使用索引等方式提高性能D.數(shù)據(jù)方面可以通過(guò)增加數(shù)據(jù)量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來(lái)提高性能11、在數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)調(diào)研中，假設(shè)要了解消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的偏好和需求。以下哪種數(shù)據(jù)收集方法可能獲得更深入和真實(shí)的反饋？（）A.在線調(diào)查問(wèn)卷B.面對(duì)面訪談C.電話調(diào)查D.不進(jìn)行調(diào)研，依靠以往經(jīng)驗(yàn)推測(cè)12、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)13、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調(diào)優(yōu)是提高性能的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要在多個(gè)分類(lèi)模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等技術(shù)來(lái)評(píng)估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索是常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復(fù)雜度越高，性能就越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.結(jié)合業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇適合的模型和調(diào)優(yōu)方法14、假設(shè)要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在平均情況下性能較好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序15、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測(cè)試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評(píng)估分類(lèi)模型在不平衡數(shù)據(jù)集上的性能？請(qǐng)說(shuō)明常用的評(píng)估指標(biāo)和方法，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式？請(qǐng)考慮數(shù)據(jù)量、讀寫(xiě)性能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等因素，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的可視化編碼原則，說(shuō)明如何通過(guò)合適的編碼方式傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息，避免視覺(jué)混淆。4、（本題5分）解釋支持向量機(jī)算法的原理和特點(diǎn)，說(shuō)明其在分類(lèi)和回歸問(wèn)題中的應(yīng)用，并討論核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能的影響。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）電商企業(yè)如何通過(guò)用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的分析來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量、提升服務(wù)水平和發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)需求？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析的方法、重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)和實(shí)際應(yīng)用中的注意事項(xiàng)。2、（本題5分）在金融市場(chǎng)的高頻交易中，數(shù)據(jù)分析和算法決策至關(guān)重要。以某高頻交易公司為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)捕捉市場(chǎng)瞬間機(jī)會(huì)、控制交易風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化交易策略，以及如何應(yīng)對(duì)技術(shù)故障和市場(chǎng)波動(dòng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。3、（本題5分）在物流配送中，如何借助數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化配送路線、降低運(yùn)輸成本和提高配送準(zhǔn)時(shí)率？請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析數(shù)據(jù)的采集和處理方式，以及可能遇到的交通、天氣等因素的干擾。4、（本題5分）在電商直播領(lǐng)域，直播數(shù)據(jù)、觀眾互動(dòng)數(shù)據(jù)和銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等不斷產(chǎn)生。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如主播表現(xiàn)評(píng)估、觀眾購(gòu)買(mǎi)行為分析等，提升直播銷(xiāo)售效果，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求高、觀眾興趣變化快和行業(yè)規(guī)范不完善方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。5、（本題5分）在物流倉(cāng)儲(chǔ)管理中，數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)布局和庫(kù)存管理。以某大型物流倉(cāng)庫(kù)為例，闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)確定貨物存儲(chǔ)位置、預(yù)測(cè)庫(kù)存需求、降低庫(kù)存成本，以及如何應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)需求和物流配送要求。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線美妝教學(xué)平臺(tái)掌握了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐反饋、課程難度評(píng)價(jià)等。提升教學(xué)質(zhì)量和實(shí)用性。2、（本題10分）某電商平臺(tái)記錄了用戶的搜索關(guān)鍵詞、瀏覽商品類(lèi)別、購(gòu)買(mǎi)