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《數據導入與預處理》2023-2024學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、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、在數據挖掘中，若要對圖像數據進行分析，以下哪種技術可能會被用到？（）A.深度學習B.決策樹C.關聯規則D.因子分析2、在數據庫設計中，以下哪個原則有助于提高數據庫的性能和可擴展性？（）A.規范化B.反規范化C.減少冗余D.增加索引3、在進行數據可視化時，以下哪種原則有助于提高圖表的可理解性？（）A.避免使用過多的顏色和裝飾B.盡量使用復雜的圖表類型C.隱藏坐標軸和標簽D.隨意調整數據的比例4、當處理高維度的數據時，以下哪種方法可以用于特征選擇？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上都是5、在數據分析中，以下哪種方法可以用于降低數據的維度同時保留數據的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是6、當處理具有層次結構的數據時，以下哪種數據存儲方式較為合適？（）A.關系型數據庫B.文檔型數據庫C.圖數據庫D.列式數據庫7、在處理時間序列數據時，如果需要預測未來多個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型8、對于一個高維度的數據集，若要快速找到與給定數據點最相似的k個數據點，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9、在數據挖掘中，以下哪種方法常用于發現數據中的頻繁項集？（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.隨機森林算法D.支持向量機算法10、在數據挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關于K-Means算法的缺點，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優解C.不能處理非球形的簇D.計算復雜度高11、假設我們要評估一個分類模型的性能，除了準確率外，以下哪個指標還能反映模型對于不同類別的區分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣12、在數據分析中，數據質量問題的根源可能來自多個方面。以下關于數據質量問題根源的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量問題可能源于數據采集過程中的錯誤和不規范。B.數據質量問題可能由于數據存儲和管理不善導致。C.數據質量問題可能是由于數據分析方法不當引起的。D.數據質量問題只與數據本身有關，與數據處理的過程和人員無關。13、對于一個具有大量數據的數據庫，若要提高查詢效率，以下哪種技術可能會被使用？（）A.緩存B.分區C.索引優化D.以上都是14、在數據庫中，若要實現數據的備份和恢復，以下哪種方法較為常用？（）A.定期全量備份B.增量備份C.異地備份D.以上都是15、在數據分析中，以下哪種方法可以用于檢測數據中的離群點？（）A.3σ原則B.Z分數C.聚類分析D.以上都是16、在數據挖掘中，以下哪種算法可以用于特征選擇？（）A.隨機森林B.決策樹C.樸素貝葉斯D.以上都是17、數據分析中，數據挖掘算法的性能可以通過多種指標進行評估。以下關于數據挖掘算法性能評估指標的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘算法的性能可以通過準確率、召回率、F1值等指標進行評估。B.數據挖掘算法的性能評估指標應根據具體的問題和數據特點來選擇。C.數據挖掘算法的性能評估指標只需要考慮算法的準確性，其他因素可以忽略不計。D.數據挖掘算法的性能評估應在不同的數據集上進行測試，以確保結果的可靠性。18、數據分析過程中，數據清洗是重要的環節。以下關于數據清洗目的的說法中，錯誤的是？（）A.去除數據中的噪聲和異常值，提高數據質量，為后續分析提供可靠基礎。B.統一數據格式和單位，使不同來源的數據能夠進行有效的整合和比較。C.數據清洗可以增加數據的數量，從而提高數據分析結果的準確性。D.修復數據中的缺失值，確保數據的完整性，避免因缺失數據而影響分析結果。19、對于一個聚類問題，如果事先不知道聚類的類別數，以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數？（）A.肘部法則B.輪廓系數C.Calinski-Harabasz指數D.以上都是20、對于一個包含多個變量的數據集，若要找出變量之間的潛在結構關系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對應分析D.典型相關分析二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）描述數據倉庫中的數據立方體技術，說明其原理和在多維數據分析中的作用，并舉例說明如何使用數據立方體進行快速查詢和分析。2、（本題10分）闡述數據挖掘中的關聯規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這兩個指標篩選有價值的關聯規則。3、（本題10分）在數據分析中，如何處理數據的缺失值和異常值同時存在的情況？請說明綜合的處理方法和策略，并舉例說明。4、（本題10分）描述數據挖掘中的關聯分析和序列分析的區別，舉例說明它們在零售行業中的應用，并解釋如何從分析結果中獲取有價值的信息。三、案例分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10