湖南工业大学《数据库技术基础（ACCESS）》2021-2022学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页湖南工业大学

《数据库技术基础（ACCESS）》2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30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、在进行数据分析时，选择合适的统计指标来描述数据特征是很重要的。假设我们有一组学生的考试成绩数据，想要了解成绩的分布情况，以下哪个统计指标能最有效地反映数据的离散程度？（）A.均值B.中位数C.标准差D.众数2、在数据分析中，若要研究变量之间的因果关系，以下哪种方法可能会被采用？（）A.实验设计B.格兰杰因果检验C.结构方程模型D.以上都有可能3、在数据分析中，若要比较多个总体的均值是否相等，以下哪种方法较为常用？（）A.方差分析B.多重比较C.假设检验D.以上都是4、在聚类分析中，以下关于K-Means算法的描述，不正确的是：（）A.算法需要事先指定聚类的个数KB.初始聚类中心的选择对最终结果影响不大C.算法通过不断迭代来优化聚类结果D.适用于处理大规模数据5、数据分析在医疗领域有着重要的应用。以下关于数据分析在医疗中的作用，不准确的是（）A.可以帮助医疗机构分析患者的病历数据，优化治疗方案，提高医疗质量B.通过对医疗影像数据的分析，辅助疾病的诊断和筛查C.利用传感器收集的实时健康数据进行监测和预警，实现个性化的医疗服务D.数据分析在医疗领域的应用还处于初级阶段，对医疗实践的影响非常有限6、数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。假设一家电商企业想要通过数据挖掘来发现客户的购买行为模式，以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘技术可能最为适用？（）A.关联规则挖掘B.分类算法C.聚类分析D.预测分析7、在数据分析中，数据仓库的建设需要多方面的专业知识。以下关于数据仓库建设所需专业知识的说法中，错误的是？（）A.数据仓库建设需要数据库管理、数据建模、数据分析等方面的专业知识B.数据仓库建设需要了解业务需求和数据特点，以便设计出合适的架构和模型C.数据仓库建设只需要技术人员参与，业务人员不需要了解数据仓库的建设过程D.数据仓库建设需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的需求8、在对一个城市的空气质量数据进行分析，例如污染物浓度、气象条件、季节因素等，以制定环境政策和改善空气质量。以下哪种分析方法可能有助于找出主要的污染源和影响因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判别分析D.以上都是9、在数据分析中，数据可视化的目的不仅仅是展示数据。以下关于数据可视化目的的说法中，错误的是？（）A.数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势B.数据可视化的目的是提高数据分析的效率，减少分析时间和成本C.数据可视化的目的是增强数据的说服力和影响力，使分析结果更容易被接受D.数据可视化的目的是为了让数据分析报告看起来更漂亮，没有其他实际作用10、在处理缺失值时，如果缺失值的比例较高且数据呈现一定的规律性，以下哪种方法可能较为有效？（）A.基于模型的插补B.多重插补C.随机插补D.以上都不是11、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12、在建立回归模型时，如果自变量的数量较多，为了筛选出对因变量有显著影响的自变量，以下哪种方法经常被使用？（）A.逐步回归B.岭回归C.套索回归D.以上都是13、在处理时间序列数据时，例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格，以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.随机森林模型14、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据合并在一起。假设要将来自不同数据库的客户信息和交易数据集成，以下哪个问题可能是最具挑战性的？（）A.数据格式不一致B.数据字段的命名差异C.数据的重复和冲突D.以上问题都很具有挑战性15、在数据分析的实际应用中，模型的部署和更新是重要环节。假设你已经建立了一个预测模型并投入使用，以下关于模型更新的策略，哪一项是最合理的？（）A.定期重新训练模型，使用最新的数据B.只有当模型性能明显下降时才进行更新C.从不更新模型，认为初始模型足够好D.随机选择时间更新模型16、在数据分析项目中，项目管理和团队协作至关重要。假设一个团队正在进行一个大型数据分析项目。以下关于项目管理的描述，哪一项是不正确的？（）A.明确项目目标和需求，制定详细的项目计划和时间表B.合理分配团队成员的任务，充分发挥每个人的优势C.项目过程中不需要进行沟通和协调，各自完成自己的任务即可D.及时监控项目进度，对出现的问题和风险进行有效的管理和控制17、数据分析中的生存分析常用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者接受某种治疗后疾病复发的时间，以下哪个概念是生存分析中的关键指标？（）A.生存函数B.风险函数C.中位生存时间D.以上都是18、在进行数据分析时，如果需要对多个变量进行主成分分析，以下哪个软件或库提供了较为方便的实现？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn库D.以上都是19、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）用于初步了解数据的特征和分布。假设要对一个新收集的社交媒体数据进行EDA，包括用户的年龄、性别、地域和发布内容等信息。以下哪种EDA方法在快速发现数据中的潜在模式和关系方面更有效？（）A.数据可视化B.统计描述C.相关性分析D.以上方法结合使用20、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能有效描述数据特征。假设要分析一组学生考试成绩的集中趋势和离散程度，以下关于统计指标选择的描述，正确的是：（）A.仅使用平均数来描述成绩的集中趋势，忽略中位数和众数B.用方差衡量离散程度，但不考虑标准差C.同时采用平均数、中位数和众数来描述集中趋势，并结合标准差和方差衡量离散程度D.随意选择一个统计指标，不考虑其适用场景和数据特点21、关于数据分析中的回归分析，假设要研究员工的工作年限与工资收入之间的关系。数据存在一定的噪声和非线性特征。以下哪种回归模型可能更适合捕捉这种复杂的关系？（）A.线性回归，假设关系是线性的B.多项式回归，考虑非线性关系C.逻辑回归，处理二分类问题D.不进行回归分析，仅通过描述性统计观察22、在数据分析中，评估模型的性能是关键步骤。假设建立了一个预测客户流失的模型，需要评估模型在不同阈值下的准确性、召回率和F1值等指标。以下哪种评估方法在这种客户关系管理场景中能够更全面地评估模型的性能？（）A.交叉验证B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同23、在数据挖掘中，关联规则挖掘是一种常见的方法。以下关于关联规则的描述，正确的是：（）A.关联规则只能用于发现商品之间的购买关联B.支持度表示同时购买两种商品的顾客比例C.置信度越高，说明规则的可靠性越强D.提升度小于1时，表示两种商品存在负相关关系24、对于一个时间序列数据，若要预测未来一段时间的数值，以下哪种预测方法通常不依赖历史数据的季节性特征？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.线性回归法D.季节性指数法25、数据分析中，数据质量的监控是持续改进数据质量的重要手段。以下关于数据质量监控的说法中，错误的是？（）A.数据质量监控可以通过设置数据质量指标、定期检查和预警等方式来实现B.数据质量监控应覆盖数据的采集、存储、处理和使用等各个环节C.数据质量监控需要建立有效的反馈机制，及时发现和解决数据质量问题D.数据质量监控只需要在数据仓库中进行，其他数据源不需要进行监控26、数据分析中的实时数据分析要求快速处理和响应数据。假设要构建一个实时监控系统来跟踪网站的流量变化，以下关于实时数据分析技术选择的描述，正确的是：（）A.选择传统的批处理技术，不考虑实时性要求B.采用复杂且难以维护的实时分析框架，不考虑实际需求和资源限制C.根据数据量、延迟要求和技术团队的能力，选择合适的实时数据分析技术，如Flink、KafkaStreams等，并进行性能优化和监控D.认为实时数据分析不需要考虑数据的准确性和完整性27、在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点，不正确的是？（）A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高28、在数据分析的假设检验中，假设要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额。收集了实施前后的销售数据，以下哪种假设检验方法可能是合适的选择？（）A.t检验，比较两组均值B.方差分析，比较多组均值C.卡方检验，检验分类变量的关系D.不进行假设检验，主观判断营销策略的效果29、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）可以帮助我们初步了解数据的特征。假设你刚刚获得一个新的数据集，以下关于EDA的步骤，哪一项是最应该首先进行的？（）A.绘制数据的直方图和箱线图B.计算数据的基本统计量，如均值、中位数等C.检查数据的缺失值和异常值D.对数据进行聚类分析30、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持对总体的某种假设。假设我们想要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额，设定显著性水平为0.05。如果计算得到的p值小于0.05，我们可以得出什么结论？（）A.新的营销策略显著提高了销售额B.新的营销策略没有显著提高销售额C.无法确定新策略对销售额的影响D.以上结论都不正确二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在旅游景区管理中，游客流量数据、景区设施使用数据等逐渐积累。分析如何借助数据分析手段，如景区容量规划、游客体验优化等，提升景区运营管理水平，同时探讨在数据季节性差异大、游客行为多样性和景区资源保护方面可能面临的问题及应对方法。2、（本题5分）在文化遗产保护领域，文物的监测数据、修复记录数据等逐渐完善。探讨如何利用数据分析方法，比如文物病害预警、保护策略制定等，加强文化遗产的保护和管理，同时研究在数据专业性强、技术手段有限和保护资金分配方面所面临的困难及解决途径。3、（本题5分）影视娱乐行业可以基于观众的观看数据和评价数据进行内容创作和推荐。阐述如何运用数据分析了解观众喜好、预测热门题材、优化内容推荐算法，以及如何应对盗版和非法传播等问题。4、（本题5分）探讨在电商平台的商品定价策略中，如何运用数据分析考虑成本、市场需求、竞争对手价格等因素，制定合理的商品价格。5、（本题5分）对于企业的市场竞争分析，论述如何运用数据分析监测竞争对手的动态、评估自身的竞争优势和劣势，制定相应的竞争策略。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释什么是概率图模型，说明其在不确定性推理和数据分析中的应用和方法，并举例分析。2、（本题5分）阐述数据挖掘中的图像挖掘的主要任务和方法，如图像分类、目标检测等，并举例说明在医疗影像数据分析中的应用。3、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的隐私保护计算，包括同态加密、差分隐私等技术的原理和应用。4、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的关联分析