中南財經(jīng)政法大學《華為HCIA-GausDB應用開發(fā)實訓》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁中南財經(jīng)政法大學《華為HCIA-GausDB應用開發(fā)實訓》

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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關于數(shù)據(jù)質量評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質量評估可以使用多種指標，如準確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質量評估可以通過手動檢查和自動化工具相結合的方式進行C.數(shù)據(jù)質量評估應定期進行，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質量問題D.數(shù)據(jù)質量評估只需要在數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫之前進行，之后就不需要再進行評估了2、在進行數(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.使用相同的坐標軸刻度B.對數(shù)據(jù)進行標準化處理C.只展示部分數(shù)據(jù)D.采用多個圖表分別展示3、數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項之間的關聯(lián)關系。假設我們在分析超市的銷售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購買的商品組合，以下哪個關聯(lián)規(guī)則度量指標可以用來評估規(guī)則的強度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析中，聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組。假設要對客戶進行細分，以下關于聚類分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以生成層次結構的聚類結果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結果只取決于算法和數(shù)據(jù)，不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過評估聚類的緊密度和分離度來選擇最優(yōu)的聚類方案5、對于一個包含時間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時間順序進行分組并計算每組的統(tǒng)計量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進行分組C.先對時間戳進行排序，再進行分組D.以上方法都可行6、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應根據(jù)具體問題來確定。以下關于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實際情況進行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時，應考慮方法的準確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響分析結果的可靠性7、主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維技術。假設要對高維數(shù)據(jù)進行降維以便于分析和可視化，以下關于主成分分析的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)的方差和相關性，直接進行主成分提取B.提取過多的主成分，導致信息冗余，增加分析的復雜性C.合理確定保留的主成分數(shù)量，使其能夠在最大程度保留原始數(shù)據(jù)信息的同時降低維度，并解釋主成分的含義D.認為主成分分析可以適用于所有類型的數(shù)據(jù)，不進行數(shù)據(jù)的預處理和適用性評估8、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保留數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析中，若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài)，以下哪個統(tǒng)計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關系數(shù)10、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示多個變量之間的相關性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標圖C.?；鶊DD.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗。以下關于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應結合具體的問題和數(shù)據(jù)特點，不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性，增強數(shù)據(jù)的說服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關注技術層面，不需要考慮用戶的需求和感受12、假設要分析消費者對新產品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計13、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14、在數(shù)據(jù)分析中，決策樹是一種常用的分類算法。假設要根據(jù)客戶的特征預測他們是否會購買某種產品，以下關于決策樹的描述，哪一項是不準確的？（）A.決策樹通過對數(shù)據(jù)進行逐步分裂，構建樹狀結構來進行分類預測B.可以通過剪枝技術來防止決策樹過擬合，提高模型的泛化能力C.決策樹的生成過程完全是自動的，不需要人工干預和調整D.隨機森林是基于決策樹的集成學習算法，能夠提高預測的準確性和穩(wěn)定性15、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化查詢語句的執(zhí)行計劃，以下哪個工具或技術可以提供幫助？（）A.索引分析工具B.執(zhí)行計劃查看器C.數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控工具D.以上都是16、在進行數(shù)據(jù)關聯(lián)分析時，需要找出不同變量之間的關系。假設要分析客戶購買行為與促銷活動之間的關聯(lián)，以下關于關聯(lián)分析方法的描述，正確的是：（）A.只關注表面的關聯(lián)，不深入分析內在的因果關系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值，直接進行關聯(lián)分析C.運用關聯(lián)規(guī)則挖掘、相關性分析等方法，同時考慮數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務背景，挖掘有價值的關聯(lián)模式，并對結果進行解釋和驗證D.認為關聯(lián)分析結果一定能直接用于制定營銷策略，不進行進一步的評估和優(yōu)化17、假設要分析一個醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結果、治療方案、康復情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢和治療效果的影響因素?？紤]到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護B.快速得出分析結果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助18、對于一個具有時間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進行預測，以下哪種模型可能會考慮時間的滯后效應？（）A.自回歸移動平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機森林回歸模型D.以上都可能19、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關于數(shù)據(jù)可視化作用的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力，使分析結果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報告看起來更漂亮，對分析結果沒有實質性的幫助20、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設要訓練一個預測房價的模型，以下關于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗證，直接在整個數(shù)據(jù)集上訓練模型B.增加模型的復雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點和規(guī)律C.采用正則化技術、增加數(shù)據(jù)量、進行特征選擇、使用合適的模型架構和超參數(shù)調整等方法，平衡模型的復雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關注模型的調整和優(yōu)化二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的可解釋性機器學習模型，如線性回歸、決策樹等的優(yōu)點和局限性，并說明如何提高復雜模型的可解釋性。2、（本題5分）簡述強化學習的概念和應用場景，說明其與監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別，并舉例說明強化學習在數(shù)據(jù)分析中的應用。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)，包括協(xié)同過濾、基于內容的推薦等，說明其工作原理和應用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家健身俱樂部記錄了會員的數(shù)據(jù)，包含會員類型、鍛煉項目、鍛煉頻率、消費金額等。探討不同會員類型對鍛煉項目的選擇傾向和消費行為。2、（本題5分）某在線樂器教學平臺保存了學員學習進度、樂器練習時間、教學視頻觀看次數(shù)等。改進樂器教學方法和課程內容。3、（本題5分）某游戲開發(fā)公司積累了玩家在游戲中的行為數(shù)據(jù)、消費記錄、游戲時長等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化游戲設計和盈利模式。4、（本題5分）某旅游服務公司掌握了不同旅游線路的預訂熱度、游客反饋、成本構成等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)開發(fā)更具吸引力的旅游產品和優(yōu)化線路規(guī)劃。5、（本題5分）某在線臺球用品銷售平臺記錄了銷售數(shù)據(jù)、