中原科技學(xué)院《數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)庫(kù)》2023-2024學(xué)年第二學(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)中原科技學(xué)院

《數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)庫(kù)》2023-2024學(xué)年第二學(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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具有很多，其中Tableau是一種常用的工具。以下關(guān)于Tableau的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡(jiǎn)單易學(xué)，適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理2、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(shí)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3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要制定合理的項(xiàng)目計(jì)劃和流程。假設(shè)要在三個(gè)月內(nèi)完成一個(gè)大型企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和報(bào)告撰寫。以下哪種項(xiàng)目管理方法在確保按時(shí)交付高質(zhì)量結(jié)果方面更具指導(dǎo)意義？（）A.瀑布模型B.敏捷開發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同4、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)分析師需要與不同部門進(jìn)行溝通合作。以下關(guān)于跨部門溝通的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.明確各部門的需求和期望有助于提高合作效率B.數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該主導(dǎo)整個(gè)項(xiàng)目，無需考慮其他部門的意見C.建立良好的溝通機(jī)制可以及時(shí)解決問題和避免沖突D.理解不同部門的業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用至關(guān)重要5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)我們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)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單拼接，無需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會(huì)引入重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)源，對(duì)于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無法進(jìn)行融合6、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程7、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行特征工程，以下哪些操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.特征縮放B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.以上都是8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果想要了解數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)圖形最適合？（）A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖9、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點(diǎn)。假設(shè)我們?cè)诜治錾a(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，以下哪種異常檢測(cè)方法可能適用于檢測(cè)突然出現(xiàn)的質(zhì)量下降？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)模型中，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)B.CNN通過卷積層和池化層自動(dòng)提取特征C.CNN的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理11、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)，假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來支持決策制定。以下哪個(gè)設(shè)計(jì)原則可能對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢性能至關(guān)重要？（）A.規(guī)范化設(shè)計(jì)，減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲(chǔ)，提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小13、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)可以使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，以下哪種算法在處理文本分類時(shí)可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林14、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法15、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擴(kuò)展性的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性可以通過分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃，后期不需要再進(jìn)行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會(huì)因?yàn)閿U(kuò)展而降低16、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個(gè)預(yù)測(cè)模型部署為在線服務(wù)，以下哪個(gè)方面可能是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.模型的性能和響應(yīng)時(shí)間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)C.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點(diǎn)關(guān)注17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理18、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(yàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中，錯(cuò)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(shù)等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應(yīng)結(jié)合具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，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(zhǔn)確性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關(guān)注技術(shù)層面，不需要考慮用戶的需求和感受19、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論20、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問題時(shí)更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動(dòng)編寫代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成二、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)挖掘中的集成學(xué)習(xí)中的Bagging方法和Boosting方法的原理和區(qū)別，并舉例說明在分類問題中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的數(shù)據(jù)抽象和聚合，說明如何通過抽象和聚合來展示數(shù)據(jù)的總體特征，同時(shí)不丟失關(guān)鍵信息。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析面臨哪些挑戰(zhàn)？請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的技術(shù)和方法。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商直播平臺(tái)擁有主播的直播數(shù)據(jù)、觀眾互動(dòng)數(shù)據(jù)、商品銷售數(shù)據(jù)等。研究如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)評(píng)估主播的表現(xiàn)和直播效果，優(yōu)化直播運(yùn)營(yíng)策略。2、（本題5分）某電商直播平臺(tái)積累了不同商品類目的直播銷售數(shù)據(jù)、主播帶貨能力評(píng)估、觀眾互動(dòng)行為等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化直播選品和主播培養(yǎng)策略。3、（本題5分）某手機(jī)應(yīng)用市場(chǎng)積累了應(yīng)用的更新頻率、用戶評(píng)分變化、下載來源等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)評(píng)估應(yīng)用開發(fā)者的表現(xiàn)和應(yīng)用的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。4、（本題5分）一家健身中心記錄了會(huì)員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項(xiàng)目、鍛煉時(shí)長(zhǎng)、會(huì)員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會(huì)員對(duì)鍛煉項(xiàng)目和時(shí)長(zhǎng)的選擇差異。5、（本題5分）某連鎖酒店擁有各分店的入住率、客人評(píng)價(jià)、價(jià)格策略等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化酒店的定價(jià)和市場(chǎng)推廣策略。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）在社交媒體的用戶增長(zhǎng)和留存中，數(shù)據(jù)分析可以制定有效