南通職業(yè)大學(xué)《數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)基礎(chǔ)（ACCESS）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)南通職業(yè)大學(xué)

《數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)基礎(chǔ)（ACCESS）》2023-2024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、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2、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，當(dāng)面對(duì)一個(gè)包含大量用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要找出影響用戶購(gòu)買決策的關(guān)鍵因素，例如產(chǎn)品價(jià)格、促銷活動(dòng)、用戶評(píng)價(jià)等。假設(shè)數(shù)據(jù)的維度眾多，關(guān)系復(fù)雜，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最為有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.因子分析D.回歸分析3、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的作用，不正確的是（）A.可以幫助企業(yè)了解客戶的行為和偏好，進(jìn)行精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和目標(biāo)客戶篩選B.通過(guò)分析銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求，優(yōu)化庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈C.數(shù)據(jù)分析只能用于評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果，無(wú)法在活動(dòng)策劃階段提供有價(jià)值的建議D.基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，企業(yè)可以制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會(huì)影響對(duì)數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設(shè)我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用小提琴圖同時(shí)展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達(dá)圖適合比較多個(gè)變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動(dòng)地展示數(shù)據(jù)，應(yīng)盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的5、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(lái)源和流向。假設(shè)要追蹤一個(gè)分析報(bào)告中數(shù)據(jù)的演變過(guò)程，以下關(guān)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(guò)程，無(wú)法進(jìn)行血緣追蹤B.簡(jiǎn)單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)源，不考慮整個(gè)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(guò)程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈和影響范圍D.認(rèn)為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有幫助6、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7、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是關(guān)鍵步驟。假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型，需要評(píng)估模型在不同閾值下的準(zhǔn)確性、召回率和F1值等指標(biāo)。以下哪種評(píng)估方法在這種客戶關(guān)系管理場(chǎng)景中能夠更全面地評(píng)估模型的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是傳達(dá)分析結(jié)果的重要方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)包括問(wèn)題背景、分析方法、結(jié)果呈現(xiàn)和結(jié)論建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言，避免使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果應(yīng)具有客觀性和可靠性，不能帶有主觀偏見(jiàn)D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的格式和風(fēng)格可以隨意選擇，只要能表達(dá)清楚分析結(jié)果即可9、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見(jiàn)的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說(shuō)法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹(shù)模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時(shí)，只需要考慮模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，而不需要考慮模型的復(fù)雜度和計(jì)算資源需求10、當(dāng)分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí)，如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢(shì)，以下哪種方法可以更好地?cái)M合這種關(guān)系？（）A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸11、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要預(yù)測(cè)未來(lái)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值，以下哪種模型較為適用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型12、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(yǔ)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13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一家公司要對(duì)員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)需要確保數(shù)據(jù)的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護(hù)員工的隱私？（）A.匿名化處理數(shù)據(jù)B.只在公司內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中分析數(shù)據(jù)C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護(hù)隱私14、時(shí)間序列分析用于研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)月的股票價(jià)格走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列分析方法選擇的描述，正確的是：（）A.僅僅使用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法，不考慮其他更復(fù)雜的模型B.隨意選擇一種時(shí)間序列模型，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和模型評(píng)估C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和預(yù)處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和預(yù)測(cè)需求選擇合適的模型，如ARIMA模型，并進(jìn)行模型評(píng)估和參數(shù)調(diào)整D.不考慮外部因素對(duì)股票價(jià)格的影響，僅基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)15、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，索引可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率。以下哪種情況下不適合創(chuàng)建索引？（）A.表中數(shù)據(jù)量較小B.經(jīng)常作為查詢條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段16、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究變量之間的因果關(guān)系，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.結(jié)構(gòu)方程模型D.以上都有可能17、在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，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.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D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性18、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問(wèn)題也需要引起關(guān)注。假設(shè)要使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經(jīng)用戶授權(quán)，擅自使用個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.不明確告知用戶數(shù)據(jù)的使用目的和方式，侵犯用戶知情權(quán)C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則，在獲得用戶明確授權(quán)的前提下，合理使用個(gè)人數(shù)據(jù)，并采取措施保護(hù)用戶隱私和權(quán)益D.認(rèn)為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問(wèn)題不重要，只要能得到有價(jià)值的結(jié)果就行19、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不支持?jǐn)?shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計(jì)算方面性能更優(yōu)C.分布式計(jì)算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問(wèn)題，但無(wú)法提高計(jì)算效率D.分布式計(jì)算框架中的節(jié)點(diǎn)之間不需要進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的措施有很多，其中訪問(wèn)控制是一種重要的措施。以下關(guān)于訪問(wèn)控制的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問(wèn)控制可以限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限B.訪問(wèn)控制可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.訪問(wèn)控制可以分為身份認(rèn)證和授權(quán)兩個(gè)環(huán)節(jié)D.訪問(wèn)控制只適用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理，對(duì)于外部數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行控制二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的層次聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)和改進(jìn)方法，并舉例說(shuō)明在客戶細(xì)分中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)偏斜，說(shuō)明其在數(shù)據(jù)分析中的影響，并列舉至少兩種解決數(shù)據(jù)偏斜問(wèn)題的方法和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的生存分析的概念和應(yīng)用場(chǎng)景，如在醫(yī)學(xué)研究、客戶流失預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，并解釋常用的生存分析方法。4、（本題5分）解釋文本挖掘的概念和主要任務(wù)，如文本分類、情感分析等，并說(shuō)明文本挖掘在社交媒體分析、輿情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。5、（本題5分）解釋什么是零樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)，說(shuō)明其在數(shù)據(jù)稀缺情況下的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某房地產(chǎn)公司積累了樓盤(pán)銷售數(shù)據(jù)、客戶需求、市場(chǎng)趨勢(shì)等信息。思考如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和營(yíng)銷策略制定。2、（本題5分）一家運(yùn)動(dòng)品牌的籃球裝備銷售數(shù)據(jù)涵蓋產(chǎn)品款式、價(jià)格、銷售地區(qū)、賽事活動(dòng)等。研究不同銷售地區(qū)在賽事活動(dòng)期間對(duì)籃球裝備的需求和價(jià)格敏感度。3、（本題5分）某在線教育平臺(tái)存有學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄，包含課程選擇、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成情況、考試成績(jī)等。剖析不同課程的學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)與考試成績(jī)之間的關(guān)系，挖掘?qū)Τ煽?jī)影響顯著的學(xué)習(xí)行為。4、（本題5分）某在線象棋教學(xué)平臺(tái)積累了學(xué)員對(duì)弈數(shù)據(jù)、棋藝進(jìn)步情況、教學(xué)資源滿意度等。豐富象棋教學(xué)資源，提高教學(xué)質(zhì)量。5、（本題5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(jià)格、銷售城市、促銷策略等。研究不同城市對(duì)不同類型和材質(zhì)首飾的購(gòu)買偏好以及促銷策略的效果。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析可以幫助合理定價(jià)和防范欺詐。以某農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估農(nóng)作物風(fēng)險(xiǎn)、確定保險(xiǎn)費(fèi)率、識(shí)別欺詐行為，以及如何與農(nóng)業(yè)部門和氣象數(shù)據(jù)合作提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。2、（本題10分