自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁德州科技職業(yè)學院《數(shù)據(jù)訪問技術(shù)框架方向》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、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2、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)，需要從歷史價格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學習的自動特征學習3、假設(shè)我們有一組銷售數(shù)據(jù)，要分析不同產(chǎn)品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結(jié)果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以使用腳本和工具來實現(xiàn)，減少手動處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準確性，減少人為錯誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問題進行定制化開發(fā)，不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以完全替代手動處理，不需要人工干預(yù)5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響6、在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護數(shù)據(jù)隱私，直接進行分析B.簡單地對敏感數(shù)據(jù)進行加密，不考慮加密算法的強度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性和合規(guī)性D.認為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)7、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是獲取代表性數(shù)據(jù)的常用方法。假設(shè)要從一個大型數(shù)據(jù)庫中抽取樣本以估計總體特征，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.采用簡單隨機抽樣，不考慮總體的結(jié)構(gòu)和特征B.隨意選擇抽樣方法，不考慮樣本的代表性和誤差C.根據(jù)總體的特點和研究目的，選擇合適的抽樣方法，如分層抽樣、系統(tǒng)抽樣等，并控制抽樣誤差D.為了方便，抽取少量樣本，不考慮樣本量對結(jié)果的影響8、在數(shù)據(jù)庫中，若要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，以下哪個關(guān)鍵字通常會被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經(jīng)驗，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準確性，其他因素如計算效率等可以忽略不計10、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進行假設(shè)檢驗C.計算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量D.觀察數(shù)據(jù)的分布11、某數(shù)據(jù)分析項目需要對大量文本數(shù)據(jù)進行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.詞袋模型12、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購買模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和問題需求選擇合適的方法D.認為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準確，無需進一步驗證和解釋13、數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說法中，錯誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，使不同來源的數(shù)據(jù)能夠進行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標注對于監(jiān)督學習算法至關(guān)重要。假設(shè)要對圖像數(shù)據(jù)進行分類標注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進行標注，不進行質(zhì)量控制B.不制定標注規(guī)范和標準，導(dǎo)致標注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標注團隊，制定明確的標注規(guī)范和流程，進行質(zhì)量檢查和審核，確保標注數(shù)據(jù)的準確性和一致性D.認為數(shù)據(jù)標注是簡單的任務(wù)，不需要投入太多資源和時間15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計和實現(xiàn)需要考慮多個因素，其中數(shù)據(jù)粒度是一個重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)的詳細程度和匯總程度B.數(shù)據(jù)粒度越細，數(shù)據(jù)的存儲和管理成本越高C.數(shù)據(jù)粒度越粗，數(shù)據(jù)的查詢和分析效率越高D.數(shù)據(jù)粒度的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無關(guān)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)倉庫中的物化視圖的概念和作用，說明在什么情況下使用物化視圖來提高查詢性能，并舉例說明。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的性能？請列舉常見的評估指標，如準確率、召回率、F1值等，并說明它們的計算方法和適用場景。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步驟，并舉例說明如何通過Stacking提高模型的預(yù)測性能。4、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何與外部合作伙伴進行數(shù)據(jù)共享和合作，包括數(shù)據(jù)安全、法律合規(guī)等方面的考慮。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）教育領(lǐng)域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在教學改進和學生評估中的應(yīng)用。論述如何通過對學生學習數(shù)據(jù)的分析來制定個性化的學習計劃、評估教學效果，以及如何利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測學生的學業(yè)表現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)潛在的學習問題。2、（本題5分）在旅游景區(qū)管理中，游客流量數(shù)據(jù)、景區(qū)設(shè)施使用數(shù)據(jù)等逐漸積累。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如景區(qū)容量規(guī)劃、游客體驗優(yōu)化等，提升景區(qū)運營管理水平，同時探討在數(shù)據(jù)季節(jié)性差異大、游客行為多樣性和景區(qū)資源保護方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。3、（本題5分）在物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析識別客戶價值，制定差異化的客戶服務(wù)策略，提高客戶滿意度和忠誠度。4、（本題5分）隨著智能手機和移動應(yīng)用的普及，產(chǎn)生了大量的移動數(shù)據(jù)。以某移動運營商為例，探討如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置、提升用戶體驗、發(fā)現(xiàn)潛在客戶，以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）金融行業(yè)擁有豐富的交易數(shù)據(jù)和客戶信息。分析如何運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像風險評估模型、投資組合優(yōu)化等，識別金融風險、發(fā)現(xiàn)投資機會，提升金融機構(gòu)的風險管理能力和盈利能力，同時探討在數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型準確性和監(jiān)管要求方面所面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）一家珠寶品牌收集了店鋪銷售數(shù)據(jù)，包括首飾類型、材質(zhì)、價格、銷售城市、促銷策略等。研究不同城市對不同類型和材質(zhì)首飾的購買偏好以及促銷策略的效果。2、（本題10分）某連鎖酒店收集了