云南財(cái)經(jīng)大學(xué)《數(shù)據(jù)庫(kù)原理實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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)云南財(cái)經(jīng)大學(xué)《數(shù)據(jù)庫(kù)原理實(shí)驗(yàn)》

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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要快速完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能有效描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生考試成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用平均數(shù)來(lái)描述成績(jī)的集中趨勢(shì)，忽略中位數(shù)和眾數(shù)B.用方差衡量離散程度，但不考慮標(biāo)準(zhǔn)差C.同時(shí)采用平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)來(lái)描述集中趨勢(shì)，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，不考慮其適用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結(jié)果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設(shè)要通過(guò)可視化探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.散點(diǎn)圖可以直觀地顯示兩個(gè)變量之間的線性或非線性關(guān)系B.熱力圖可以用于展示兩個(gè)變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計(jì)分析和建模D.可以通過(guò)不斷調(diào)整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢(shì)4、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5、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來(lái)值是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的未來(lái)值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢(shì)性的時(shí)間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應(yīng)用預(yù)測(cè)模型D.預(yù)測(cè)的時(shí)間跨度越長(zhǎng)，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性就越高6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù)，也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個(gè)包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況？（）A.計(jì)算每個(gè)職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要從多個(gè)方面衡量數(shù)據(jù)的優(yōu)劣。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)收集的市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)的質(zhì)量，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面。以下哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)在綜合評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)更具全面性和客觀性？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量得分B.數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣C.數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告D.以上方法效果相同8、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)9、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(jì)分析和推斷性統(tǒng)計(jì)分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、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(jì)分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對(duì)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(shí)際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計(jì)分析10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示多個(gè)變量之間的相關(guān)性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.?；鶊DD.以上都是11、在處理數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會(huì)影響對(duì)數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設(shè)我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用小提琴圖同時(shí)展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達(dá)圖適合比較多個(gè)變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動(dòng)地展示數(shù)據(jù)，應(yīng)盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要考慮多個(gè)因素，其中數(shù)據(jù)粒度是一個(gè)重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度和匯總程度B.數(shù)據(jù)粒度越細(xì)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理成本越高C.數(shù)據(jù)粒度越粗，數(shù)據(jù)的查詢和分析效率越高D.數(shù)據(jù)粒度的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無(wú)關(guān)14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機(jī)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機(jī)抽樣的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.隨機(jī)抽樣可以保證樣本的代表性和隨機(jī)性B.隨機(jī)抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機(jī)抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機(jī)抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集無(wú)法使用15、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等16、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布17、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)18、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購(gòu)買模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問(wèn)題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證和解釋19、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評(píng)論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù)，不考慮文本的語(yǔ)義和語(yǔ)境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模，以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠，不需要人工驗(yàn)證和修正20、數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.原假設(shè)和備擇假設(shè)是相互對(duì)立的B.當(dāng)P值小于顯著性水平時(shí)，拒絕原假設(shè)C.第一類錯(cuò)誤是指錯(cuò)誤地拒絕了原假設(shè)D.樣本量越大，越容易犯第二類錯(cuò)誤二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)立方體技術(shù)，說(shuō)明其原理和在多維數(shù)據(jù)分析中的作用，并舉例說(shuō)明如何使用數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行快速查詢和分析。2、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)融合，說(shuō)明其在多源數(shù)據(jù)整合中的重要性，并列舉至少兩種數(shù)據(jù)融合的方法和應(yīng)用場(chǎng)景。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。請(qǐng)說(shuō)明Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，如HDFS、MapReduce等的作用和工作原理。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某手機(jī)制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、故障報(bào)告等信息。探討如何利用這些數(shù)據(jù)改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和質(zhì)量控制，提高用戶滿意度。2、（本題5分）一家美容美發(fā)連鎖機(jī)構(gòu)收集了各門店的服務(wù)項(xiàng)目銷售數(shù)據(jù)、客戶滿意度、員工績(jī)效等。優(yōu)化服務(wù)項(xiàng)目和員工培訓(xùn)，提高門店經(jīng)營(yíng)效益。3、（本題5分）一家動(dòng)漫周邊店收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、動(dòng)漫熱門程度、顧客年齡分布等。優(yōu)化動(dòng)漫周邊產(chǎn)品的進(jìn)貨和陳列策略。4、（本題5分）某在線考研輔導(dǎo)平臺(tái)記錄了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程滿意度、考試成績(jī)等。改進(jìn)教學(xué)內(nèi)容和輔導(dǎo)方式，幫助學(xué)生提高成績(jī)。5、（本題5分）某電商平臺(tái)記錄了不同品牌商品的銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)份額、品牌知名度等。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)制定品牌合作策略和市場(chǎng)推廣計(jì)劃。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（