學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁浙江傳媒學院《數據庫技術與應用》

2022-2023學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、數據預處理中的特征工程用于創建有意義的特征。假設要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數據的所有特征，不進行任何處理和轉換B.隨意創建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數據的理解和業務知識，進行特征選擇、提取、構建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環節2、對于一個存在異常值的數據集合，以下哪種描述性統計量對異常值較為敏感？（）A.中位數B.眾數C.均值D.四分位數3、數據分析中的模型評估不僅包括在訓練集上的表現，還需要在測試集上進行驗證。假設我們在訓練一個模型時，發現訓練集上的準確率很高，但測試集上的準確率很低，以下哪種情況可能導致了這種過擬合現象？（）A.模型過于復雜B.訓練數據量不足C.特征選擇不當D.以上都是4、在數據分析中，大數據技術為處理海量數據提供了支持。假設要處理一個PB級別的數據集，以下關于大數據技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.Hadoop生態系統中的HDFS用于分布式存儲數據，能夠擴展到大規模的集群B.MapReduce編程模型可以實現并行處理，提高數據處理的效率C.大數據技術只適用于處理結構化數據，對于非結構化和半結構化數據無能為力D.實時處理大數據可以使用SparkStreaming或Flink等框架5、在進行數據分析時，發現數據集中存在一些離群點。對于離群點的處理，以下哪種方法較為恰當？（）A.直接刪除B.視為異常值，進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管6、數據分析中的主成分分析（PCA）用于數據降維。假設要對一個高維的數據集進行降維，以下關于主成分分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數據的大部分方差B.通過選擇前幾個主成分，可以在減少數據維度的同時盡量保持數據的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關性，但可能會導致數據的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數據，不需要對數據進行預處理和標準化7、假設要評估一個數據分析模型的性能，以下關于評估指標和方法的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗證可以有效地避免模型過擬合，并且能更準確地評估模型在不同數據子集上的性能D.對于不平衡數據集，使用平衡準確率來評估模型是不合適的8、數據分析中的模型選擇需要根據問題的特點和數據的性質來決定。假設要預測股票價格的短期波動，數據具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復雜的金融數據時更有可能取得較好的預測效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學習模型9、在構建數據分析模型時，特征工程起著關鍵作用。假設我們正在構建一個預測房價的模型，擁有房屋面積、房間數量、地理位置等原始數據。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數值型特征進行標準化處理B.忽略地理位置特征，因為它難以量化C.直接使用原始數據，不進行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征10、假設正在分析一個網站的用戶行為數據，以優化網站布局。以下關于用戶行為分析的描述，正確的是：（）A.只關注用戶的點擊次數，就能了解用戶的興趣和偏好B.頁面停留時間越短，說明用戶對該頁面越感興趣C.分析用戶的訪問路徑可以發現網站的熱門頁面和流程瓶頸D.用戶的注冊信息對分析用戶行為沒有幫助11、數據分析中的特征工程用于創建和選擇對模型有用的特征。假設我們要對一組圖像數據進行分析。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無關的特征，提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結構化數據，對圖像、音頻等非結構化數據不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對特征進行預處理12、假設要分析某公司產品在不同市場的銷售趨勢，同時考慮市場的競爭情況和宏觀經濟環境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是13、當分析數據的分布特征時，以下哪個圖形可以直觀地展示數據的眾數？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖14、當處理高維度的數據時，以下哪種方法可以用于降低數據的維度，同時保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是15、在數據分析中，評估模型的性能是關鍵步驟。假設建立了一個預測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準確性、召回率和F1值等指標。以下哪種評估方法在這種客戶關系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是推薦系統，說明其工作原理和在電商、娛樂等領域的應用，列舉常見的推薦算法。2、（本題5分）闡述數據倉庫中的緩慢變化維的處理方法，如直接覆蓋、添加新行等，并說明如何根據業務需求選擇合適的處理方式。3、（本題5分）解釋什么是數據融合，說明其在多源數據整合中的重要性，并列舉至少兩種數據融合的方法和應用場景。4、（本題5分）簡述數據分析師如何與利益相關者進行有效的溝通，以確保數據分析結果得到正確理解和應用，包括溝通技巧和注意事項。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在醫療領域，電子病歷和醫療影像等數據不斷豐富。以某大型醫院為例，闡述如何運用數據分析來輔助疾病診斷和預測，例如疾病分類模型的構建、影像數據的分析處理、臨床數據的挖掘，以及如何解決數據質量、隱私保護和模型解釋性等關鍵問題。2、（本題5分）在金融投資組合管理中，如何運用數據分析進行資產配置和風險分散，實現投資收益的最大化。3、（本題5分）金融科技領域產生了大量的創新金融數據。詳細論述如何運用數據分析，例如數字貨幣交易分析、區塊鏈數據挖掘等，防范金融風險，推動金融創新，同時分析在新技術應用、監管政策跟進和數據安全防護方面的挑戰及解決辦法。4、（本題5分）在交通規劃和管理中，數據分析能夠緩解擁堵、提高運輸效率和安全性。請全面探討如何通過數據分析來優化交通流量、規劃公共交通線路和預測交通事故，舉例說明智能交通系統中數據分析的應用和面臨的技術挑戰，如大數據處理和實時決策支持。5、（本題5分）餐飲行業可以通過數據分析來優化菜單設計、庫存管理和客戶關系維護。以某連鎖餐廳為例，闡述如何利用數據分析來確定熱門菜品、控制食材成本、提高客戶忠誠度，以及如何應對季節和地域因素對業務的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某游戲公司記錄了玩家的游戲行為、充值記錄、在線時長等數據。探討如何利用這些數據提高游戲的用戶留存率和盈利能力。2、（本題