站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共2頁(yè)黑龍江冰雪體育職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)原理與實(shí)現(xiàn)》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1分，共20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、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，除了考慮趨勢(shì)和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來(lái)平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以2、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過(guò)傳播模型來(lái)模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程3、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中，假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)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(guān)分析，檢測(cè)數(shù)據(jù)的空間依賴(lài)性C.克里金插值，估計(jì)未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素，僅分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征4、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹(shù)形圖B.旭日?qǐng)DC.和弦圖D.以上都是7、在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，除了常見(jiàn)的英文文本，還可能涉及到其他語(yǔ)言。假設(shè)我們要分析中文文本，以下哪個(gè)步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于一個(gè)包含大量金融交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要檢測(cè)是否存在異常交易行為，例如突然的大額交易、頻繁的小額交易等。以下哪種技術(shù)可能在異常檢測(cè)中發(fā)揮重要作用？（）A.聚類(lèi)分析B.決策樹(shù)C.孤立森林算法D.以上都不是9、數(shù)據(jù)分析中的聚類(lèi)分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對(duì)一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類(lèi)結(jié)果中存在一個(gè)簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇，可能意味著什么？（）A.數(shù)據(jù)分布不均衡，需要重新聚類(lèi)B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類(lèi)算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的，無(wú)需進(jìn)一步處理10、在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)原則有助于提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和可擴(kuò)展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見(jiàn)的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)我們有來(lái)自不同部門(mén)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶(hù)數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單拼接，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會(huì)引入重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)源，對(duì)于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無(wú)法進(jìn)行融合13、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)14、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風(fēng)格應(yīng)根據(jù)不同的受眾和目的進(jìn)行選擇。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡(jiǎn)潔明了、生動(dòng)形象、專(zhuān)業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌?lèi)型B.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇應(yīng)考慮受眾的背景、知識(shí)水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇可以根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)確定D.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響用戶(hù)體驗(yàn)15、假設(shè)要評(píng)估一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)和方法的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，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(yàn)證可以有效地避免模型過(guò)擬合，并且能更準(zhǔn)確地評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集，使用平衡準(zhǔn)確率來(lái)評(píng)估模型是不合適的16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性17、對(duì)于一個(gè)包含分類(lèi)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18、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶(hù)評(píng)論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù)，不考慮文本的語(yǔ)義和語(yǔ)境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模，以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠，不需要人工驗(yàn)證和修正19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析20、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(lái)自不同部門(mén)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和客戶(hù)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(yǔ)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(yǔ)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)量檢查二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述主成分分析（PCA）的原理和用途，說(shuō)明如何通過(guò)PCA實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，并解釋降維對(duì)數(shù)據(jù)分析的意義。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的指標(biāo)體系，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等，并說(shuō)明如何通過(guò)這些指標(biāo)來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量和采取改進(jìn)措施。3、（本題5分）在進(jìn)行分類(lèi)模型訓(xùn)練時(shí)，如何進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)？請(qǐng)介紹常見(jiàn)的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和業(yè)務(wù)需求，包括學(xué)習(xí)新技能、更新知識(shí)體系等。5、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項(xiàng)集挖掘，說(shuō)明其概念和算法，如FP-Growth算法，并舉例說(shuō)明其應(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）某電信運(yùn)營(yíng)商擁有用戶(hù)通話時(shí)長(zhǎng)、流量使用、套餐選擇等數(shù)據(jù)。分析用戶(hù)的消費(fèi)行為，設(shè)計(jì)更符合用戶(hù)需求的套餐和增值服務(wù)。2、（本題5分）一家快遞公司的國(guó)際業(yè)務(wù)記錄了包裹的運(yùn)輸數(shù)據(jù)，包括出發(fā)國(guó)家、目的國(guó)家、貨物重量、運(yùn)輸方式、清關(guān)時(shí)間等。研究不同國(guó)家之間的運(yùn)輸方式選擇和清關(guān)時(shí)間差異。3、（本題5分）一家連鎖超市收集了各個(gè)門(mén)店的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，涵蓋商品銷(xiāo)量、銷(xiāo)售額、庫(kù)存水平等。分析不同地區(qū)門(mén)店的銷(xiāo)售差異，找出銷(xiāo)售業(yè)績(jī)不佳的門(mén)店，并給出改進(jìn)建議。4、（本題5分）一家化妝品公司收集了產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者年齡、膚質(zhì)等信息。研究不同產(chǎn)品在不同消費(fèi)者群體中的市場(chǎng)表現(xiàn)，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。5、（本題5分）某在線旅游預(yù)訂平臺(tái)積累了用戶(hù)的預(yù)訂行為、目的地偏好、出行時(shí)間等數(shù)據(jù)。分析旅游市場(chǎng)的季節(jié)性需求，推出針對(duì)性的促銷(xiāo)活動(dòng)。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在電商平臺(tái)的品牌營(yíng)銷(xiāo)中，數(shù)據(jù)分析