云南工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《華為HCIA–GausDB應(yīng)用開(kāi)發(fā)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)云南工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《華為HCIA–GausDB應(yīng)用開(kāi)發(fā)》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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、數(shù)據(jù)分析在電商領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)行為和偏好提供個(gè)性化的推薦和服務(wù)B.通過(guò)分析客戶的反饋和評(píng)價(jià)，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高客戶滿意度C.預(yù)測(cè)客戶的流失風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中作用不大，傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理方法更加有效2、假設(shè)要分析某公司不同產(chǎn)品線的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線的利潤(rùn)占比及排名？（）A.帕累托圖B.?；鶊DC.弦圖D.以上都不是3、假設(shè)要分析不同產(chǎn)品類(lèi)別的市場(chǎng)份額及其變化趨勢(shì)，以下關(guān)于市場(chǎng)份額分析的描述，正確的是：（）A.只計(jì)算當(dāng)前的市場(chǎng)份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場(chǎng)份額的變化趨勢(shì)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的差值計(jì)算得出C.考慮競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)對(duì)市場(chǎng)份額的影響，進(jìn)行綜合分析D.市場(chǎng)份額分析只適用于成熟的市場(chǎng)，對(duì)于新興市場(chǎng)沒(méi)有意義4、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(cè)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)5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語(yǔ)言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專(zhuān)業(yè)用戶來(lái)說(shuō)難以掌握6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果可以通過(guò)多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)比較預(yù)處理前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)來(lái)評(píng)估B.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模來(lái)評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的，選擇合適的評(píng)估方法D.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，其他方面可以忽略不計(jì)7、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8、假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對(duì)于不同類(lèi)別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣9、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10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇對(duì)于圖表的可讀性有很大影響。以下關(guān)于顏色選擇的原則，錯(cuò)誤的是？（）A.避免使用過(guò)于鮮艷的顏色B.使用對(duì)比強(qiáng)烈的顏色區(qū)分不同的數(shù)據(jù)C.隨意選擇顏色，只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識(shí)度11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)銷(xiāo)售額的分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.柱狀圖適合比較不同類(lèi)別之間的數(shù)量差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.餅圖能夠清晰地顯示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系，但不適合數(shù)據(jù)類(lèi)別過(guò)多的情況D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來(lái)更美觀，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大12、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對(duì)某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對(duì)消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對(duì)于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在處理缺失值、異常值和重復(fù)值等問(wèn)題B.可以通過(guò)刪除包含缺失值的整行數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行處理C.對(duì)于異常值，應(yīng)一律刪除以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.重復(fù)值的處理需要根據(jù)具體情況決定保留或刪除14、在數(shù)據(jù)分析中，需要對(duì)缺失值進(jìn)行處理，例如在一個(gè)包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里，部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測(cè)填充D.以上都是15、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，以下哪個(gè)關(guān)鍵字通常會(huì)被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的Web挖掘，包括網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容挖掘、用戶行為挖掘等，說(shuō)明其在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何進(jìn)行需求分析和問(wèn)題定義？請(qǐng)說(shuō)明需要考慮的關(guān)鍵因素和常用的方法，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)尾分布？闡述應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾分布的方法和策略，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的偏差檢測(cè)？請(qǐng)介紹偏差檢測(cè)的方法和步驟，并舉例說(shuō)明其在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在金融投資顧問(wèn)服務(wù)中，如何借助數(shù)據(jù)分析為客戶提供個(gè)性化的投資組合建議、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和資產(chǎn)配置方案？請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析客戶數(shù)據(jù)的利用、市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)和投資策略的調(diào)整。2、（本題5分）在制造業(yè)的質(zhì)量控制中，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)檢測(cè)缺陷產(chǎn)品、追溯生產(chǎn)過(guò)程和改進(jìn)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)？請(qǐng)?zhí)接憯?shù)據(jù)分析在質(zhì)量管控中的應(yīng)用流程、技術(shù)手段和持續(xù)改進(jìn)機(jī)制。3、（本題5分）在文化遺產(chǎn)保護(hù)領(lǐng)域，文物的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、修復(fù)記錄數(shù)據(jù)等逐漸完善。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如文物病害預(yù)警、保護(hù)策略制定等，加強(qiáng)文化遺產(chǎn)的保護(hù)和管理，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)、技術(shù)手段有限和保護(hù)資金分配方面所面臨的困難及解決途徑。4、（本題5分）在電商平臺(tái)的供應(yīng)商管理中，數(shù)據(jù)分析可以評(píng)估供應(yīng)商績(jī)效和合作關(guān)系。以某電商平臺(tái)與供應(yīng)商的合作為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)監(jiān)測(cè)供應(yīng)商的交貨及時(shí)性、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)水平，以及如何基于數(shù)據(jù)分析選擇和培育優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商。5、（本題5分）在物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域，貨物存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)等日益重要。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如倉(cāng)庫(kù)布局優(yōu)化、庫(kù)存管理策略制定等，提高倉(cāng)儲(chǔ)空間利用率和庫(kù)存管理水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新要求高、貨物種類(lèi)多樣和倉(cāng)儲(chǔ)成本控制方面可能面臨的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)方法。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線書(shū)法教育平臺(tái)掌握了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程難度感知、教師教學(xué)風(fēng)格等。優(yōu)化課程體系和教學(xué)安排。2、（本題10分）一家物流公司記錄了貨物運(yùn)輸?shù)牧飨驍?shù)據(jù)，包括出發(fā)地、目的地、貨物類(lèi)型、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸