北京第二外国语学院中瑞酒店管理学院《Oacle数据库》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《Oacle数据库》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、在数据挖掘中，若要发现数据中隐藏的模式和关联规则，以下哪种算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.随机森林算法2、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们面对一个包含大量缺失值、错误数据和重复记录的数据集，以下关于数据清洗的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过删除包含过多缺失值的行或列来处理缺失数据，但这可能导致信息丢失B.对于错误数据，可以通过与其他可靠数据源进行对比或基于数据的逻辑关系进行修正C.重复记录可以直接保留，因为它们不会对数据分析结果产生太大影响D.运用数据填充技术，如使用均值、中位数或众数来填充缺失值，但需要谨慎选择填充方法3、在数据分析中，生存分析用于研究事件发生的时间。假设要分析患者的生存时间与治疗方案的关系，以下关于生存分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以计算生存曲线来直观展示不同组患者的生存情况B.风险比（HazardRatio）用于比较不同组的风险程度C.生存分析只适用于医学领域，在其他领域没有应用价值D.考虑删失数据是生存分析的一个重要特点4、对于一个具有时间序列特征的数据集合，若要进行预测，以下哪种模型可能会考虑时间的滞后效应？（）A.自回归移动平均模型B.支持向量回归模型C.随机森林回归模型D.以上都可能5、在进行数据分析时，如果数据分布呈现右偏态，以下哪种统计量更能代表数据的集中趋势？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差6、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设我们在分析文本数据，以下哪种特征提取方法可能有助于将文本转化为可用于模型训练的数值特征？（）A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.以上都是7、当分析一个社交媒体平台上用户的行为数据，包括发布内容的频率、互动情况、关注对象等，以了解用户的兴趣和社交网络结构。考虑到数据的多样性和复杂性，以下哪种数据可视化方式可能有助于更直观地呈现分析结果？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.社交网络图8、在处理时间序列数据时，如果需要预测未来多个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型9、对于一个具有多个分类变量的数据集，若要分析不同类别之间的差异，应选择哪种统计分析方法？（）A.方差分析B.独立性检验C.相关分析D.描述性统计10、在数据分析的抽样方法中，假设要从一个大规模的数据集中抽取一部分样本进行分析。为了保证样本具有代表性，以下哪种抽样方法可能是较好的选择？（）A.简单随机抽样，每个个体被抽取的概率相等B.分层抽样，按不同层次分别抽样C.系统抽样，按照一定的间隔抽取D.不进行抽样，直接分析整个数据集11、在数据分析的特征工程中，假设要从原始数据中提取有意义的特征以提高模型的性能。原始数据包含大量的文本和数值信息。以下哪种特征提取方法可能更有助于提升模型的准确性？（）A.词袋模型，将文本转换为向量B.主成分分析，降低数据维度C.特征选择，挑选重要的特征D.不进行特征工程，直接使用原始数据12、进行数据分析时，需要对数据进行分类。以下关于分类算法的描述，错误的是：（）A.决策树算法易于理解和解释B.支持向量机在处理高维数据时表现出色C.K近邻算法对异常值不敏感D.朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立13、在数据分析的过程中，数据的预处理和特征工程可能会占用大量时间。假设你面临时间紧迫的情况，以下关于时间分配的策略，哪一项是最明智的？（）A.跳过预处理和特征工程，直接进行建模分析B.减少数据清洗的工作，重点放在特征工程上C.合理分配时间，确保预处理和特征工程的质量，以提高模型性能D.把大部分时间花在模型选择和调优上，忽略数据准备14、数据分析中，数据可视化的作用不仅仅是美观。以下关于数据可视化作用的说法中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势B.数据可视化可以提高数据分析的效率，减少分析时间和成本C.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力，使分析结果更容易被接受D.数据可视化只是为了让数据分析报告看起来更漂亮，对分析结果没有实质性的帮助15、在数据分析中，模型的选择和调优需要根据数据和问题的特点进行。假设我们要解决一个分类问题。以下关于模型选择和调优的描述，哪一项是不准确的？（）A.不同的模型在不同的数据集上表现可能不同，需要进行试验和比较B.可以通过调整模型的超参数来优化模型的性能C.模型越复杂，性能就一定越好，应该优先选择复杂的模型D.可以使用网格搜索、随机搜索等方法进行超参数调优二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）阐述数据仓库与数据集市的区别和联系，说明在企业数据架构中如何合理规划和建设数据仓库与数据集市。2、（本题5分）解释数据可视化中的可视化布局原则，说明如何通过合理的布局组织数据元素，提高可视化的可读性和美观性。3、（本题5分）阐述数据仓库中的数据压缩技术，说明其目的、方法和对数据存储和查询性能的影响。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在金融市场的高频交易中，数据分析和算法决策至关重要。以某高频交易公司为例，探讨如何运用数据分析来捕捉市场瞬间机会、控制交易风险、优化交易策略，以及如何应对技术故障和市场波动带来的挑战。2、（本题5分）在物流行业的绿色物流发展中，如何利用数据分析评估物流活动的环境影响，制定节能减排策略，实现可持续物流。3、（本题5分）在物流行业，运输数据、仓储数据和订单数据等可以通过数据分析进行优化。论述如何利用数据分析降低物流成本、提高配送效率、优化仓储布局，并结合供应链管理探讨数据分析的整合应用。4、（本题5分）电商平台的用户评论包含丰富的信息。以某知名电商平台为例，分析如何运用文本挖掘和情感分析技术从用户评论中提取有价值的见解，如产品优缺点、用户需求和期望，以及如何将这些信息反馈给产品研发和客服部门以改进服务。5、（本题5分）零售行业竞争激烈，数据分析成为提升竞争力的关键手段。请深入探讨如何通过数据分析来优化商品组合、定价策略和店铺布局，分析消费者行为数据在零售决策中的作用和挑战，如数据的时效性和消费者偏好的变化。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某电商直播平台拥有主播的直播数据、观众互动