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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,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)《華為HCIA-GausDB應(yīng)用開發(fā)實(shí)訓(xùn)》
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)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo),如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行,之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了2、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3、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù),想要找出經(jīng)常一起被購買的商品組合,以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度?()A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析中,聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組。假設(shè)要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分,以下關(guān)于聚類分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.K-Means聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以生成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果,便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結(jié)果只取決于算法和數(shù)據(jù),不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過評(píng)估聚類的緊密度和分離度來選擇最優(yōu)的聚類方案5、對(duì)于一個(gè)包含時(shí)間戳的數(shù)據(jù),若要按照時(shí)間順序進(jìn)行分組并計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量,以下哪種方法在Python中較為便捷?()A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進(jìn)行分組C.先對(duì)時(shí)間戳進(jìn)行排序,再進(jìn)行分組D.以上方法都可行6、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問題來確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問題和數(shù)據(jù),需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例,但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí),應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變,否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性7、主成分分析(PCA)是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)。假設(shè)要對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維以便于分析和可視化,以下關(guān)于主成分分析的描述,正確的是:()A.不考慮數(shù)據(jù)的方差和相關(guān)性,直接進(jìn)行主成分提取B.提取過多的主成分,導(dǎo)致信息冗余,增加分析的復(fù)雜性C.合理確定保留的主成分?jǐn)?shù)量,使其能夠在最大程度保留原始數(shù)據(jù)信息的同時(shí)降低維度,并解釋主成分的含義D.認(rèn)為主成分分析可以適用于所有類型的數(shù)據(jù),不進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和適用性評(píng)估8、在數(shù)據(jù)分析中,以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征?()A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析中,若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量可以提供相關(guān)信息?()A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),若要展示多個(gè)變量之間的相關(guān)性,以下哪種圖表較為合適?()A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.?;鶊DD.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗(yàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術(shù)等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應(yīng)結(jié)合具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn),不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性,增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關(guān)注技術(shù)層面,不需要考慮用戶的需求和感受12、假設(shè)要分析消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的反饋意見,以下關(guān)于意見分析方法的描述,正確的是:()A.人工閱讀所有反饋意見,憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語言處理技術(shù)對(duì)反饋進(jìn)行分類和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見,忽略正面意見D.對(duì)于模糊不清的反饋意見,直接忽略不計(jì)13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析,以下哪個(gè)軟件或庫提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)?()A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫D.以上都是14、在數(shù)據(jù)分析中,決策樹是一種常用的分類算法。假設(shè)要根據(jù)客戶的特征預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購買某種產(chǎn)品,以下關(guān)于決策樹的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.決策樹通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分裂,構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)來進(jìn)行分類預(yù)測(cè)B.可以通過剪枝技術(shù)來防止決策樹過擬合,提高模型的泛化能力C.決策樹的生成過程完全是自動(dòng)的,不需要人工干預(yù)和調(diào)整D.隨機(jī)森林是基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法,能夠提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性15、在數(shù)據(jù)庫中,若要優(yōu)化查詢語句的執(zhí)行計(jì)劃,以下哪個(gè)工具或技術(shù)可以提供幫助?()A.索引分析工具B.執(zhí)行計(jì)劃查看器C.數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控工具D.以上都是16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí),需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購買行為與促銷活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián),以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述,正確的是:()A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián),不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值,直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析C.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法,同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景,挖掘有價(jià)值的關(guān)聯(lián)模式,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營銷策略,不進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估和優(yōu)化17、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù),包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等,以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素??紤]到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性,以下哪個(gè)方面需要特別注意?()A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助18、對(duì)于一個(gè)具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)集合,若要進(jìn)行預(yù)測(cè),以下哪種模型可能會(huì)考慮時(shí)間的滯后效應(yīng)?()A.自回歸移動(dòng)平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機(jī)森林回歸模型D.以上都可能19、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率,減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力,使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來更漂亮,對(duì)分析結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)性的幫助20、在數(shù)據(jù)分析中,模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)房價(jià)的模型,以下關(guān)于防止過擬合和欠擬合的方法描述,正確的是:()A.不進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗(yàn)證,直接在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型B.增加模型的復(fù)雜度,不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進(jìn)行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法,平衡模型的復(fù)雜度和擬合能力,避免過擬合和欠擬合D.認(rèn)為模型的性能只取決于數(shù)據(jù),不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化二、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)分析中的可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)模型,如線性回歸、決策樹等的優(yōu)點(diǎn)和局限性,并說明如何提高復(fù)雜模型的可解釋性。2、(本題5分)簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念和應(yīng)用場(chǎng)景,說明其與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別,并舉例說明強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng),包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等,說明其工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)一家健身俱樂部記錄了會(huì)員的數(shù)據(jù),包含會(huì)員類型、鍛煉項(xiàng)目、鍛煉頻率、消費(fèi)金額等。探討不同會(huì)員類型對(duì)鍛煉項(xiàng)目的選擇傾向和消費(fèi)行為。2、(本題5分)某在線樂器教學(xué)平臺(tái)保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度、樂器練習(xí)時(shí)間、教學(xué)視頻觀看次數(shù)等。改進(jìn)樂器教學(xué)方法和課程內(nèi)容。3、(本題5分)某游戲開發(fā)公司積累了玩家在游戲中的行為數(shù)據(jù)、消費(fèi)記錄、游戲時(shí)長等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。4、(本題5分)某旅游服務(wù)公司掌握了不同旅游線路的預(yù)訂熱度、游客反饋、成本構(gòu)成等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)開發(fā)更具吸引力的旅游產(chǎn)品和優(yōu)化線路規(guī)劃。5、(本題5分)某在線臺(tái)球用品銷售平臺(tái)記錄了銷售數(shù)據(jù)、
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