郑州航空工业管理学院《数据管理与数据保护》2023-2024学年期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页郑州航空工业管理学院《数据管理与数据保护》

2023-2024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、在数据挖掘中，以下哪种算法可以用于推荐系统？（）A.协同过滤算法B.基于内容的推荐算法C.混合推荐算法D.以上都是2、在数据仓库中，ETL过程是指？（）A.提取、转换、加载B.编辑、测试、加载C.评估、转换、链接D.提取、测试、链接3、对于一个具有多个特征的数据集，若要进行特征缩放，以下哪种方法可以将特征值映射到特定的区间？（）A.最小-最大缩放B.标准化C.正则化D.以上都是4、在数据库设计中，以下哪个原则有助于提高数据库的性能和可扩展性？（）A.规范化B.反规范化C.减少冗余D.增加索引5、在数据预处理阶段，对于含有大量缺失值的数据，以下哪种处理方法不一定合适？（）A.直接删除含有缺失值的记录B.用均值、中位数或众数来填充缺失值C.通过建立模型来预测缺失值D.对缺失值不做任何处理6、在数据分析中，数据抽样的方法有很多，其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中，错误的是？（）A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性。B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度。C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性。D.随机抽样只适用于大规模数据集，对于小数据集无法使用。7、在数据挖掘中，以下哪种算法常用于图像识别和语音识别？（）A.深度学习算法B.决策树算法C.聚类算法D.关联规则算法8、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9、在进行数据清洗时，以下哪种情况可能需要对数据进行平滑处理？（）A.数据存在噪声B.数据波动较大C.数据缺失较多D.以上都是10、在数据分析中，数据分析的流程包括多个步骤，其中问题定义是第一个步骤。以下关于问题定义的描述中，错误的是？（）A.问题定义应该明确数据分析的目的和需求。B.问题定义应该考虑数据的可用性和可获取性。C.问题定义应该确定数据分析的方法和工具。D.问题定义可以根据需要进行调整和修改，以适应不同的情况。11、在数据分析中，数据可视化是重要的环节。若要展示不同年龄段人群的收入分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.饼图C.箱线图D.柱状图12、在数据分析中，数据可视化常常用于呈现复杂的数据关系。以下关于数据可视化工具的说法中，错误的是？（）A.Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，可连接多种数据源进行分析和展示。B.PowerBI具有直观的界面和丰富的可视化图表类型，适合企业级数据分析。C.Excel只能进行简单的数据可视化，对于大规模数据分析不够实用。D.数据可视化工具的选择只取决于个人喜好，与数据类型和分析需求无关。13、在数据分析中，数据可视化的工具有很多，其中Tableau是一种常用的工具。以下关于Tableau的描述中，错误的是？（）A.Tableau可以连接多种数据源，进行数据的导入和整合。B.Tableau可以制作各种类型的图表，进行数据可视化。C.Tableau的操作简单易学，适用于非专业用户。D.Tableau只能处理小规模数据集，对于大规模数据集无法处理。14、在数据库中，若要提高数据的写入性能，以下哪种存储引擎可能更适合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive15、在处理高维度数据时，以下哪种降维方法是基于线性变换的？（）A.主成分分析B.局部线性嵌入C.等距映射D.拉普拉斯特征映射16、在数据分析中，若要评估模型的泛化能力，以下哪种方法较为常用？（）A.交叉验证B.留出法C.自助法D.以上都是17、对于一个具有多个变量的数据集合，若要进行降维处理，以下哪种方法可能会被使用？（）A.主成分分析B.线性判别分析C.独立成分分析D.以上都是18、当处理缺失值较多的数据时，以下哪种方法可能不太适用？（）A.直接删除含缺失值的行B.用均值填充缺失值C.用随机森林预测缺失值D.不处理缺失值19、假设要对大量文本数据进行分类，以下哪种技术常常被使用？（）A.朴素贝叶斯分类B.逻辑回归C.决策树D.以上都可以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）简述数据挖掘中的生物信息挖掘，包括基因序列分析、蛋白质结构预测等，说明其在生命科学中的应用。2、（本题10分）在数据分析中，如何处理数据中的重复记录？请说明常见的处理方法和注意事项，并举例说明在数据库操作中的应用。3、（本题10分）在进行分类模型评估时，如何绘制混淆矩阵？请解释混淆矩阵的元素含义和如何通过混淆矩阵计算评估指标。4、（本题10分）在处理图像数据时，常用的数据分析方法和技术有哪些？解释图像特征提取、目标检测等概念，并举例说明应用。三、案例分析题（本大题共2个小题