大理大學(xué)《ORACE數(shù)據(jù)庫實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
大理大學(xué)《ORACE數(shù)據(jù)庫實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
大理大學(xué)《ORACE數(shù)據(jù)庫實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
大理大學(xué)《ORACE數(shù)據(jù)庫實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
大理大學(xué)《ORACE數(shù)據(jù)庫實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁
已閱讀5頁,還剩2頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁大理大學(xué)《ORACE數(shù)據(jù)庫實驗》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個小題,每小題1分,共25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)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中,假設(shè)要研究一個社交平臺上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個指標(biāo)或概念對于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的?()A.度中心性,衡量節(jié)點的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性,反映節(jié)點在路徑中的重要性C.接近中心性,體現(xiàn)節(jié)點與其他節(jié)點的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容2、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,錯誤的是?()A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源,進行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表,進行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡單易學(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,對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理3、對于一個包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集,若要進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,以下哪種方法較為合適?()A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是4、對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集,想要了解變量之間的線性關(guān)系強度,可以計算?()A.方差B.協(xié)方差C.相關(guān)系數(shù)D.偏度5、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)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(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)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(yù)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6、在數(shù)據(jù)挖掘中,聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述,錯誤的是?()A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對準(zhǔn)確的7、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售情況,同時考慮地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和人口密度等因素,以下哪種分析方法較為合適?()A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對應(yīng)分析8、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時,以下哪個指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度,還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)?()A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)9、數(shù)據(jù)分析在市場營銷中有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家公司想要評估不同廣告渠道的效果。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場營銷中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過A/B測試比較不同廣告版本的效果,確定最優(yōu)方案B.客戶細(xì)分能夠幫助企業(yè)針對不同客戶群體制定個性化的營銷策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶的需求和行為,無需進行市場調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測營銷活動的效果,及時調(diào)整策略,提高投資回報率10、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)你有一個包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于這兩種操作的作用,哪一項是最關(guān)鍵的?()A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布,便于進行統(tǒng)計分析B.消除特征之間的量綱差異,使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性D.沒有實際作用,可以忽略11、當(dāng)分析一個金融投資組合的績效數(shù)據(jù),包括不同資產(chǎn)的收益率、風(fēng)險指標(biāo)、相關(guān)性等,以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風(fēng)險和收益平衡中需要首要考慮的?()A.最大化收益率B.最小化風(fēng)險C.符合投資者的風(fēng)險偏好D.以上都不是12、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)所需專業(yè)知識的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識B.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點,以便設(shè)計出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)只需要技術(shù)人員參與,業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)過程D.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法,以適應(yīng)不斷變化的需求13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析的方法有很多,其中聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述中,錯誤的是?()A.聚類分析可以將數(shù)據(jù)分為不同的類別,使得同一類中的數(shù)據(jù)具有相似的特征B.聚類分析的結(jié)果可以用聚類中心和聚類半徑來表示C.聚類分析可以用于數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測D.聚類分析的算法有多種,如k-means聚類、層次聚類等14、當(dāng)分析一個社交媒體平臺上用戶的行為數(shù)據(jù),包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動情況、關(guān)注對象等,以了解用戶的興趣和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??紤]到數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性,以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式可能有助于更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果?()A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網(wǎng)絡(luò)圖15、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中,假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況,即部分患者的生存時間未被完整觀測到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況?()A.Kaplan-Meier估計,繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險模型,考慮多個因素C.Log-rank檢驗,比較兩組生存曲線D.不進行生存分析,忽略刪失數(shù)據(jù)16、對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集,若要找出變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系,以下哪種方法較為有效?()A.主成分分析B.判別分析C.對應(yīng)分析D.典型相關(guān)分析17、在處理大數(shù)據(jù)集時,分布式計算框架能夠提高計算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù),以下關(guān)于分布式計算框架選擇的描述,正確的是:()A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),但對實時性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù),無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳,主要用于批處理D.這些分布式計算框架都差不多,隨便選擇一個都能滿足需求18、在進行時間序列預(yù)測時,如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性,但周期長度不固定,以下哪種方法可能適用?()A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動態(tài)時間規(guī)整D.以上都不是19、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(biāo)軸刻度B.對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.只展示部分?jǐn)?shù)據(jù)D.采用多個圖表分別展示20、數(shù)據(jù)分析中,經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行可視化展示。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的說法,不正確的是:()A.柱狀圖適合用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地反映出各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系D.箱線圖主要用于展示數(shù)據(jù)的分布范圍,對于數(shù)據(jù)的集中趨勢展示效果不佳21、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時,分布式計算框架能夠提高計算效率。假設(shè)要對數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進行分析,需要快速完成復(fù)雜的計算任務(wù)。以下哪個分布式計算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時更具優(yōu)勢?()A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm22、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對圖像數(shù)據(jù)進行分類標(biāo)注,以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述,正確的是:()A.讓非專業(yè)人員進行標(biāo)注,不進行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團隊,制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程,進行質(zhì)量檢查和審核,確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡單的任務(wù),不需要投入太多資源和時間23、對于數(shù)據(jù)分析中的文本情感分析,假設(shè)要分析大量的產(chǎn)品評論,判斷其是正面、負(fù)面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效?()A.使用情感詞典,匹配關(guān)鍵詞B.基于機器學(xué)習(xí)的分類模型C.深度學(xué)習(xí)模型,如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工閱讀和判斷每條評論的情感24、在聚類分析中,以下關(guān)于K-Means算法的描述,不正確的是:()A.算法需要事先指定聚類的個數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對最終結(jié)果影響不大C.算法通過不斷迭代來優(yōu)化聚類結(jié)果D.適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)25、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(fù)記錄等問題。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)計值C.對重復(fù)記錄進行隨機選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題,直接進行分析二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖像挖掘的主要任務(wù)和方法,如圖像分類、目標(biāo)檢測等,并舉例說明在醫(yī)療影像數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)挖掘中的音頻挖掘,包括音頻分類、語音識別等,說明其應(yīng)用領(lǐng)域和挑戰(zhàn)。3、(本題5分)描述在數(shù)據(jù)分析中,如何進行模型的選擇和比較,包括不同模型的性能評估指標(biāo)和可視化方法,并舉例分析。4、(本題5分)在進行數(shù)據(jù)分析時,如何處理數(shù)據(jù)中的語義歧義?闡述自然語言處理中的消歧方法和應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)一家在線旅游平臺的自駕游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含路線規(guī)劃、景點選擇、費用預(yù)算、用戶評價等。探討路線規(guī)劃和景點選擇對費用預(yù)算和用戶評價的關(guān)系。2、(本題5分)某在線視頻平臺收集了不同類型視頻的廣告投放效果數(shù)據(jù)、用戶跳過廣告行為、廣告主反饋等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提升廣告投放效果和用戶體驗平衡。3、(本題5分)一家快遞公司的國際業(yè)務(wù)記錄了包裹的運輸數(shù)據(jù),包括出發(fā)國家、目的國家、貨物重量、運輸方式、清關(guān)時間等。研究不同國家之間的運輸方式選擇和清關(guān)時間差異。4、(本題5分)某網(wǎng)約車平臺的專車服務(wù)存有數(shù)據(jù),包括接單司機信息、乘客行程、服務(wù)評價、費用等。分析司機的個人信息與服務(wù)評價和費用之間的關(guān)系。5、(本題5分)某在線珠寶銷售平臺記錄了珠寶銷售數(shù)據(jù)、消費者年齡性別、款式喜好等。推出符合市場需求的珠寶款式和營銷策略。四、論述題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)零售行業(yè)面臨著激烈的競爭和消費者需求的快速變化。選取一家零售企業(yè),論述如何運用數(shù)據(jù)分析來進行商品品類管理、庫存優(yōu)化、促銷活動效果評估,以及如何基于數(shù)據(jù)分析洞察消

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論