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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁天府新區(qū)航空旅游職業(yè)學院《ORACE數(shù)據(jù)庫實驗》

2023-2024學年第二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30個小題，每小題1分，共30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)分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣2、假設我們有一組關于學生成績的數(shù)據(jù)，包括語文、數(shù)學、英語等科目成績，要分析這些科目成績之間的相關性，以下哪種可視化方法較為直觀？（）A.熱力圖B.雷達圖C.散點圖矩陣D.以上都不是3、在對一家餐廳的營業(yè)數(shù)據(jù)進行分析，例如菜品銷售數(shù)量、顧客評價、營業(yè)時間段等，以制定營銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個因素可能對餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營業(yè)時間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是4、數(shù)據(jù)分析中的模型評估不僅包括在訓練集上的表現(xiàn)，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(fā)現(xiàn)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(xiàn)象？（）A.模型過于復雜B.訓練數(shù)據(jù)量不足C.特征選擇不當D.以上都是5、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設你處理的是包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對數(shù)據(jù)進行匿名化處理，確保無法追溯到個人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護，認為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機構(gòu)6、關于數(shù)據(jù)分析中的時間序列分析，假設要預測某股票價格在未來一段時間的走勢。時間序列數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、趨勢性和隨機性等特點。以下哪種方法可能更適合進行準確的預測？（）A.移動平均法，平滑數(shù)據(jù)B.指數(shù)平滑法，考慮不同權重C.ARIMA模型，結(jié)合自回歸和移動平均D.不進行預測，隨機猜測股票價格7、對于一個聚類問題，如果事先不知道聚類的類別數(shù)，以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數(shù)？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.Calinski-Harabasz指數(shù)D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較多個總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設檢驗D.以上都是9、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集，若要通過采樣方法來平衡數(shù)據(jù)，以下哪種采樣策略可能會導致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來源和流向。假設要追蹤一個分析報告中數(shù)據(jù)的演變過程，以下關于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過程，無法進行血緣追蹤B.簡單地記錄部分數(shù)據(jù)的來源，不考慮整個流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍D.認為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對數(shù)據(jù)分析沒有幫助11、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖12、在數(shù)據(jù)庫設計中，以下哪個原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設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)和重復記錄。以下關于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關字段的值進行推測和修正C.忽略重復記錄，因為它們對數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進行分析14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設我們要展示不同地區(qū)的銷售額及其隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.箱線圖15、數(shù)據(jù)預處理中的特征工程用于創(chuàng)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(shù)據(jù)的所有特征，不進行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務知識，進行特征選擇、提取、構(gòu)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(huán)節(jié)16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)關系。以下關于數(shù)據(jù)可視化工具的說法中，錯誤的是？（）A.Tableau是一款功能強大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進行簡單的數(shù)據(jù)可視化，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無關17、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的存儲結(jié)構(gòu)，以下哪個操作可能會被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是18、在進行數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理。標準化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準確性19、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時，需要考慮多種因素。假設要為一個小型團隊選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具，以下關于工具選擇的描述，正確的是：（）A.只追求功能強大的高端工具，不考慮成本和團隊的使用難度B.隨意選擇一個流行的工具，不考慮其與團隊需求的匹配度C.評估團隊的技術水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預算等因素，選擇易于使用、功能滿足需求且性價比高的數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、Python、R等D.認為一旦選擇了一個工具，就不能更換，不考慮工具的更新和發(fā)展20、在數(shù)據(jù)預處理階段，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他變量推測缺失值D.以上方法均可21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問題。假設我們處理的是敏感的個人數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項是不正確的？（）A.應該采取加密、匿名化等技術手段保護數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問題D.對數(shù)據(jù)的訪問和使用進行嚴格的權限管理，防止數(shù)據(jù)泄露22、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)23、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的創(chuàng)新性和實用性24、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學習算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值25、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中，假設要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)與地理因素的關系。以下哪種技術或方法可能有助于可視化和理解這種空間關系？（）A.地理信息系統(tǒng)（GIS），繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關分析，檢測數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值，估計未采樣點的值D.不考慮地理因素，僅分析銷售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征26、當分析一個網(wǎng)站的用戶訪問數(shù)據(jù)，包括頁面瀏覽量、停留時間、跳出率等，以改進網(wǎng)站的用戶體驗和布局設計。為了確定哪些頁面需要重點優(yōu)化，以下哪個指標可能是最有價值的？（）A.頁面瀏覽量B.平均停留時間C.跳出率D.以上都是27、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡分析中，假設要研究一個社交平臺上用戶之間的關系和信息傳播。以下哪個指標或概念對于理解網(wǎng)絡結(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)絡結(jié)構(gòu)，只關注用戶發(fā)布的內(nèi)容28、在數(shù)據(jù)清洗過程中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對異常值進行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再決定處理方式29、數(shù)據(jù)分析在市場營銷中有著廣泛的應用。假設一家公司想要評估不同廣告渠道的效果。以下關于數(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30、在數(shù)據(jù)分析中，對于高維度的數(shù)據(jù)，例如基因表達數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等，需要進行降維處理以簡化分析。以下哪種降維方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.局部線性嵌入（LLE）D.以上都是二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）電商直播行業(yè)的興起帶來了新的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)和機遇。以某電商直播平臺為例，闡述如何運用數(shù)據(jù)分析來評估主播表現(xiàn)、優(yōu)化直播內(nèi)容、提高觀眾參與度，以及如何利用實時互動數(shù)據(jù)進行精準營銷。2、（本題5分）影視娛樂行業(yè)可以基于觀眾的觀看數(shù)據(jù)和評價數(shù)據(jù)進行內(nèi)容創(chuàng)作和推薦。闡述如何運用數(shù)據(jù)分析了解觀眾喜好、預測熱門題材、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法，以及如何應對盜版和非法傳播等問題。3、（本題5分）探討在電商平臺的商品評價數(shù)據(jù)中，如何運用文本挖掘技術提取關鍵信息，改進商品質(zhì)量和服務。4、（本題5分）交通領域的數(shù)據(jù)，如交通流量、路況信息、公共交通運營數(shù)據(jù)等，具有重要的價值。探討如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化交通規(guī)劃、緩解交通擁堵、提高公共交通的服務質(zhì)量，并分析數(shù)據(jù)分析在智能交通系統(tǒng)中的關鍵技術和應用挑戰(zhàn)。5、（本題5分）隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，智能家居設備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。請?zhí)接懭绾螌@些數(shù)據(jù)進行分析，以實現(xiàn)能源管理的優(yōu)化、家庭安全的提升以及用戶生活習慣的洞察，并分析在數(shù)據(jù)處理和隱私保護方面的挑戰(zhàn)。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？請闡述常見的處理方法，如過采樣、欠采樣、生成合成樣本等，并分析它們的優(yōu)缺點。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫中的維度建模方法，包括星型模型、雪花模型等，說明它們的特點和適用場景，并舉例說明。3、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)可視化，以及它在數(shù)據(jù)分析中的重要性。請列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表，并說明其適用場景。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預處理中的數(shù)據(jù)平滑技術，如移動