學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共6頁福建信息職業(yè)技術(shù)學院

《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理與實現(xiàn)》2023-2024學年第一學期期末試卷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1分，共20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、對于數(shù)據(jù)預處理中的缺失值處理，以下方法中，可能會引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄2、在數(shù)據(jù)分析中，生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設(shè)要分析患者的生存時間與治療方案的關(guān)系，以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以計算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風險比（HazardRatio）用于比較不同組的風險程度C.生存分析只適用于醫(yī)學領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒有應用價值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個重要特點3、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時更有可能發(fā)現(xiàn)有價值的信息？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡算法4、在進行數(shù)據(jù)分析時，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析5、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)，需要從歷史價格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學習的自動特征學習6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖7、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，即某些類別樣本數(shù)量遠少于其他類別，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)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量C.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，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)特點進行優(yōu)化8、在進行數(shù)據(jù)分析時，可能需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式9、在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，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)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性D.修復數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性10、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗的描述，正確的是：（）A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，直接進行檢驗B.忽略檢驗的顯著性水平，隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，選擇合適的檢驗統(tǒng)計量，根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進行推斷，并解釋檢驗結(jié)果的實際意義D.只關(guān)注檢驗結(jié)果是否拒絕原假設(shè)，不考慮效應大小和實際應用價值11、在進行地理數(shù)據(jù)分析時，以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.簡單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類分析對于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標系和投影的選擇，對分析結(jié)果影響不大12、數(shù)據(jù)分析中的隨機森林是一種集成學習算法。假設(shè)我們使用隨機森林進行分類任務，以下哪個因素會影響隨機森林的性能？（）A.決策樹的數(shù)量B.特征的隨機選擇C.樣本的隨機抽樣D.以上都是13、數(shù)據(jù)分析中的貝葉斯方法基于概率推理。假設(shè)我們要根據(jù)新的數(shù)據(jù)更新對某個事件的概率估計，以下哪個貝葉斯定理的應用場景是常見的？（）A.垃圾郵件過濾B.疾病診斷C.市場預測D.以上都是14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的原則有很多，其中簡潔明了是一個重要的原則。以下關(guān)于簡潔明了的描述中，錯誤的是？（）A.簡潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡潔明了的可視化圖表應該避免使用過多的顏色和裝飾C.簡潔明了的可視化圖表可以通過減少數(shù)據(jù)的維度和細節(jié)來實現(xiàn)D.簡潔明了的可視化圖表只適用于簡單的數(shù)據(jù)展示，對于復雜的數(shù)據(jù)無法處理15、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對多個變量進行主成分分析，以下哪個軟件或庫提供了較為方便的實現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫D.以上都是16、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)我們要研究房價與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時考慮多個自變量對因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評估C.存在共線性問題時，回歸模型的參數(shù)估計會不準確，但不影響預測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對因變量有顯著影響的自變量17、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要評估一個新收集的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注數(shù)據(jù)的準確性，忽略完整性和一致性B.不制定明確的評估指標和標準，主觀判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量C.綜合考慮準確性、完整性、一致性、時效性、可用性等指標，制定量化的評估標準和方法，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行全面評估，并提出改進措施D.認為數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一次性的工作，不需要持續(xù)監(jiān)測和改進18、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)和重復記錄等問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過刪除包含大量缺失值的記錄來簡化數(shù)據(jù)，但可能會丟失有價值的信息B.對于錯誤的數(shù)據(jù)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布和邏輯關(guān)系進行修正或刪除C.重復記錄的處理只需保留其中一條，對分析結(jié)果沒有實質(zhì)性影響D.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)19、假設(shè)要分析一個游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時長、關(guān)卡完成情況、付費行為等，以優(yōu)化游戲設(shè)計和盈利模式。以下哪個指標可能最能反映玩家的忠誠度？（）A.游戲時長B.付費金額C.重復游玩頻率D.以上都是20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設(shè)我們要對一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進行預處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，避免不同量級數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預處理對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何應對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，包括數(shù)據(jù)缺失、錯誤、不一致等，并介紹一些數(shù)據(jù)清洗和修復的方法。2、（本題5分）分類算法在數(shù)據(jù)分析中廣泛應用，如樸素貝葉斯分類、支持向量機等。請比較這兩種分類算法的優(yōu)缺點和適用場景。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法，如網(wǎng)格搜索、隨機搜索等，并說明如何根據(jù)數(shù)據(jù)特點和問題選擇合適的模型和調(diào)優(yōu)策略。4、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)可視化，以及它在數(shù)據(jù)分析中的重要性。請列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表，并說明其適用場景。5、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的提升度和置信度的概念和作用，并舉例說明如何根據(jù)這兩個指標篩選有價值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某手機制造商積累了不同型號手機的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品升級和供應鏈管理。2、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺收集了司機和乘客的行程數(shù)據(jù)、評價數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)提升平臺的服務質(zhì)量和安全性。3、（本題5分）某手機制造商掌握了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、故障報告等信息。研究產(chǎn)品的市場表現(xiàn)和質(zhì)量問題，改進產(chǎn)品設(shè)計和售后服務。4、（本題5分）某游戲公司記錄了玩家的游戲行為、充值記錄、在線時長等數(shù)據(jù)。探討如何利用這些數(shù)據(jù)提高游戲的用戶留存率和盈利能力。5、（本題5分）一家物流公司的冷鏈運輸業(yè)務記錄了運輸數(shù)據(jù)，包括貨物種類、運輸距離、溫度要求、運輸成本等。研究不同貨物種類在不同運輸距離下的溫度要求和成本差異。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）社交媒體平臺產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)，具有巨大的商業(yè)價值。請詳細闡述如何通過數(shù)據(jù)分析挖掘社交媒體數(shù)據(jù)中的潛在信息，例如用戶興趣圖譜、社交網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和輿情監(jiān)測，進而為精準營銷和品牌推廣提供支持，同時探討數(shù)據(jù)采集和處理