站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共2頁(yè)山西衛(wèi)生健康職業(yè)學(xué)院《MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)分析的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，假設(shè)要評(píng)估一個(gè)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)水平。以下哪種方法可能更全面地考慮各種不確定性和潛在損失？（）A.敏感性分析，研究參數(shù)變化的影響B(tài).蒙特卡羅模擬，隨機(jī)生成多種可能結(jié)果C.風(fēng)險(xiǎn)矩陣，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的可能性和影響程度D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，盲目投資2、假設(shè)要分析一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號(hào)燈的設(shè)置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時(shí)間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因，以下哪個(gè)分析角度可能是關(guān)鍵的？（）A.時(shí)空分析B.基于車型的分類分析C.只關(guān)注高峰時(shí)段的分析D.隨機(jī)抽樣分析3、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個(gè)不同的預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測(cè)精度？（）A.簡(jiǎn)單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同4、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，模型評(píng)估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)模型，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測(cè)的比例B.召回率，即正確預(yù)測(cè)流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異5、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)可以使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，以下哪種算法在處理文本分類時(shí)可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù)，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會(huì)引入誤差和沖突，不進(jìn)行質(zhì)量檢查7、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過多種指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評(píng)估指標(biāo)的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素可以忽略不計(jì)D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估應(yīng)在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，以確保結(jié)果的可靠性8、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9、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。以下關(guān)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(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析10、假設(shè)要從多個(gè)數(shù)據(jù)分析模型中選擇最優(yōu)的一個(gè)，以下關(guān)于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數(shù)最多的那個(gè)，因?yàn)樗鼜?fù)雜，性能更好B.根據(jù)訓(xùn)練集上的表現(xiàn)來選擇模型，無需考慮測(cè)試集C.綜合考慮模型的復(fù)雜度、準(zhǔn)確性和泛化能力來做出選擇D.只要模型在某個(gè)特定指標(biāo)上表現(xiàn)出色，就選擇該模型11、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12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)候需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和連接。假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購(gòu)買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是13、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績(jī)，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，正確的是：（）A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，直接進(jìn)行檢驗(yàn)B.忽略檢驗(yàn)的顯著性水平，隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義D.只關(guān)注檢驗(yàn)結(jié)果是否拒絕原假設(shè)，不考慮效應(yīng)大小和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值14、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘潛在的消費(fèi)模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常一起購(gòu)買的商品組合B.分類算法可以預(yù)測(cè)新用戶可能感興趣的商品類別C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接用于決策，無需進(jìn)一步驗(yàn)證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購(gòu)買行為的不同群體15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大17、假設(shè)我們正在分析客戶的購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶購(gòu)買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計(jì)量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理常常是必要的。假設(shè)我們有一組特征數(shù)據(jù)，取值范圍差異較大，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是20、數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的可視化方法能夠更有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)中的信息。假設(shè)你要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長(zhǎng)趨勢(shì)。以下關(guān)于可視化方法的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.使用餅圖來展示每個(gè)地區(qū)在特定年份的人口占比B.運(yùn)用折線圖來呈現(xiàn)各地區(qū)人口隨時(shí)間的變化情況C.借助柱狀圖比較不同地區(qū)在同一時(shí)間點(diǎn)的人口數(shù)量D.選擇散點(diǎn)圖來分析人口增長(zhǎng)與其他因素的關(guān)系二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的可視化評(píng)估的指標(biāo)和方法，說明如何評(píng)估一個(gè)可視化設(shè)計(jì)的效果，并舉例說明。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的質(zhì)量監(jiān)控和預(yù)警，包括設(shè)定指標(biāo)、監(jiān)控頻率和異常通知機(jī)制。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行特征的交互作用分析，解釋其重要性和常用方法，并舉例說明在實(shí)際問題中的應(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）某在線旅游平臺(tái)掌握了不同目的地的旅游產(chǎn)品預(yù)訂數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)、旅游淡旺季等信息。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行目的地營(yíng)銷和產(chǎn)品優(yōu)化。2、（本題5分）一家金融公司積累了客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況、收入水平等數(shù)據(jù)。分析怎樣運(yùn)用這些數(shù)據(jù)建立信用評(píng)估模型，降低貸款風(fēng)險(xiǎn)。3、（本題5分）某能源企業(yè)收集了能源消耗數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀況、天氣情況等信息。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和設(shè)備維護(hù)計(jì)劃。4、（本題5分）某汽車租賃公司掌握了車輛租賃記錄、客戶信息、車輛維護(hù)成本等數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分和定價(jià)策略優(yōu)化。5、（本題5分）一家手機(jī)應(yīng)用商店的工具類應(yīng)用記錄了下載和使用數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用功能、下載量、使用頻率、用戶評(píng)分等。探討應(yīng)用功能與下載量和使用頻率的相關(guān)性。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）旅游業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中積累了