保山学院《数据工程师资格指导》2021-2022学年期末试卷

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《数据工程师资格指导》2021-2022学年期末试卷题号一二三总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、数据分析中，数据安全策略的制定应考虑多方面因素。以下关于数据安全策略制定的说法中，错误的是？（）A.数据安全策略的制定应包括数据的加密、备份、访问控制和审计等方面。B.数据安全策略的制定应根据数据的重要性和敏感性来确定不同的安全级别。C.数据安全策略的制定应定期进行评估和调整，以适应不断变化的安全环境。D.数据安全策略的制定只需要考虑企业内部的安全需求，不需要考虑外部的安全威胁。2、数据分析中，数据可视化的风格应根据不同的受众和目的进行选择。以下关于数据可视化风格选择的说法中，错误的是？（）A.数据可视化风格可以分为简洁明了、生动形象、专业严谨等不同类型。B.数据可视化风格的选择应考虑受众的背景、知识水平和需求等因素。C.数据可视化风格的选择可以根据具体的问题和数据特点来确定。D.数据可视化风格一旦确定就不能再进行调整和改变，否则会影响用户体验。3、在数据仓库中，维度表和事实表的关系是？（）A.一对一B.一对多C.多对一D.多对多4、对于一个分类问题，若训练集的准确率很高，但测试集的准确率很低，可能的原因是？（）A.模型过拟合B.模型欠拟合C.数据有偏差D.特征选择不当5、在数据库中，若要对数据进行分组统计，以下哪个关键字通常会被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING6、在数据分析中，数据安全的重要性不言而喻。以下关于数据安全重要性的描述中，错误的是？（）A.数据安全可以保护企业的商业机密和客户隐私。B.数据安全可以防止数据的泄露和篡改。C.数据安全可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性。D.数据安全只需要关注数据的存储和传输过程，无需考虑数据分析的过程。7、在进行数据清洗时，发现数据存在重复记录。以下哪种方法可以有效地去除重复记录？（）A.手动筛选B.使用数据库的去重功能C.随机删除一部分重复记录D.对重复记录进行合并8、当分析两个变量之间的非线性关系时，以下哪种方法可能更适用？（）A.多项式回归B.逻辑回归C.主成分分析D.判别分析9、在数据挖掘中，若要发现数据中的频繁项集，以下哪种算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法10、在数据分析中，若要检验数据是否来自于某个特定的分布，应使用哪种检验方法？（）A.卡方拟合优度检验B.Kolmogorov-Smirnov检验C.Shapiro-Wilk检验D.以上都是11、在数据库优化中，以下哪个方面的优化对查询性能提升最为关键？（）A.索引优化B.表结构优化C.存储引擎选择D.以上都很重要12、对于一个具有时间戳的数据集合，若要进行时间序列分析，以下哪个工具或库可能会被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn13、在数据挖掘中，以下哪种算法常用于处理文本分类中的不平衡问题？（）A.SMOTE算法B.ADASYN算法C.Borderline-SMOTE算法D.以上都是14、在进行数据分析时，若要研究两个变量之间的线性关系，通常会使用哪种统计方法？（）A.方差分析B.回归分析C.因子分析D.聚类分析15、对于一组具有明显层次结构的数据，以下哪种数据分析方法较为合适？（）A.层次聚类B.K-Means聚类C.密度聚类D.均值漂移聚类16、对于一个聚类问题，如果事先不知道聚类的类别数，以下哪种方法可以帮助确定合适的类别数？（）A.肘部法则B.轮廓系数C.Calinski-Harabasz指数D.以上都是17、数据分析中，数据挖掘的过程包括多个步骤。以下关于数据挖掘过程的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘的过程包括数据准备、数据挖掘、结果解释和评估等步骤。B.数据准备阶段包括数据清洗、数据集成和数据转换等工作。C.数据挖掘阶段可以使用多种算法和技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等。D.数据挖掘的结果不需要进行解释和评估，直接应用于实际问题即可。18、数据分析中，数据分析方法的有效性可以通过多种方式进行评估。以下关于数据分析方法有效性评估的说法中，错误的是？（）A.数据分析方法的有效性可以通过与实际情况进行对比来评估。B.数据分析方法的有效性可以通过与其他方法进行比较来评估。C.数据分析方法的有效性可以通过模拟数据进行测试来评估。D.数据分析方法的有效性一旦确定就不能再进行调整和改进。19、在数据分析中，若要对数据进行标准化处理，以下哪种方法较为常见？（）A.Z-score标准化B.Min-Max标准化C.小数定标标准化D.以上都是20、在进行数据可视化时，若要展示数据的分布和趋势，以下哪种组合的图表较为合适？（）A.直方图和折线图B.箱线图和散点图C.饼图和柱状图D.雷达图和树形图二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）阐述数据分析中的特征选择中的Wrapper方法和Filter方法的区别和适用场景，并举例说明在实际项目中的应用。2、（本题10分）阐述数据分析师应具备的技能和素质，包括技术能力、业务理解能力、沟通能力等，并说明如何培养和提升这些能力。3、（本题10分）简述数据血缘的概念和重要性，说明如何追踪和管理数据血缘，以确保数据的可追溯性和准确性。4、（本题10分）简述数据挖掘中的文本分类技术，如朴素贝叶斯、支持向量机等在文本分类中的应用，并比较它们的性能。三、案例分析题（本大题共2个小题，共20分)