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(shí)驗(yàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)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(gè)社交平臺(tái)上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個(gè)指標(biāo)或概念對(duì)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(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性，反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性，體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)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(cuò)誤的是？（）A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源，進(jìn)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(jìn)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(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理3、對(duì)于一個(gè)包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)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(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，想要了解變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，可以計(jì)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(duì)一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)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(jí)數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以隨意進(jìn)行D.對(duì)于離群點(diǎn)，可以采用截?cái)嗷騑insorize等方法進(jìn)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(cuò)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(duì)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(shí)考慮地區(qū)的經(jīng)濟(jì)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(duì)應(yīng)分析8、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí)，以下哪個(gè)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(píng)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(xiàng)是錯(cuò)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(duì)不同客戶群體制定個(gè)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(jìn)行市場調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測營銷活動(dòng)的效果，及時(shí)調(diào)整策略，提高投資回報(bào)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(gè)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(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(shí)際作用，可以忽略11、當(dāng)分析一個(gè)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(xiǎn)指標(biāo)、相關(guān)性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個(gè)原則可能是在風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)C.符合投資者的風(fēng)險(xiǎn)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(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說法中，錯(cuò)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(shí)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(diǎn)，以便設(shè)計(jì)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(cuò)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(gè)社交媒體平臺(tái)上用戶的行為數(shù)據(jù)，包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動(dòng)情況、關(guān)注對(duì)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(shí)間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況，即部分患者的生存時(shí)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(jì)，繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型，考慮多個(gè)因素C.Log-rank檢驗(yàn)，比較兩組生存曲線D.不進(jìn)行生存分析，忽略刪失數(shù)據(jù)16、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)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(duì)應(yīng)分析D.典型相關(guān)分析17、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)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(jì)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(duì)實(shí)時(shí)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(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求18、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測時(shí)，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(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，如果數(shù)據(jù)的量級(jí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.只展示部分?jǐn)?shù)據(jù)D.采用多個(gè)圖表分別展示20、數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)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(duì)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(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要快速完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時(shí)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(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行標(biāo)注，不進(jìn)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(tuán)隊(duì)，制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程，進(jìn)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(shí)間23、對(duì)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(píng)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(shí)可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關(guān)鍵詞B.基于機(jī)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(píng)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(gè)數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對(duì)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(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)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(cuò)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(jì)值C.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行分析二、簡答題（本大題共4個(gè)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(shí)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(jìn)行模型的選擇和比較，包括不同模型的性能評(píng)估指標(biāo)和可視化方法，并舉例分析。4、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，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(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家在線旅游平臺(tái)的自駕游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含路線規(guī)劃、景點(diǎn)選擇、費(fèi)用預(yù)算、用戶評(píng)價(jià)等。探討路線規(guī)劃和景點(diǎn)選擇對(duì)費(fèi)用預(yù)算和用戶評(píng)價(jià)的關(guān)系。2、（本題5分）某在線視頻平臺(tái)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(yàn)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(yùn)輸數(shù)據(jù)，包括出發(fā)國家、目的國家、貨物重量、運(yùn)輸方式、清關(guān)時(shí)間等。研究不同國家之間的運(yùn)輸方式選擇和清關(guān)時(shí)間差異。4、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺(tái)的專車服務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括接單司機(jī)信息、乘客行程、服務(wù)評(píng)價(jià)、費(fèi)用等。分析司機(jī)的個(gè)人信息與服務(wù)評(píng)價(jià)和費(fèi)用之間的關(guān)系。5、（本題5分）某在線珠寶銷售平臺(tái)記錄了珠寶銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)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(gè)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(fèi)者需求的快速變化。選取一家零售企業(yè)，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來進(jìn)行商品品類管理、庫存優(yōu)化、促銷活動(dòng)效果評(píng)估，以及如何基于數(shù)據(jù)分析洞察消