衡阳幼儿师范高等专科学校《ORACE数据库实验》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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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页衡阳幼儿师范高等专科学校

《ORACE数据库实验》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、对于数据分析中的关联规则挖掘,假设要从超市的销售数据中发现商品之间的购买关联,例如哪些商品经常一起被购买。以下哪种关联规则挖掘算法可能会产生更有价值的结果?()A.Apriori算法,基于频繁项集挖掘B.FP-Growth算法,提高挖掘效率C.Eclat算法,基于垂直数据格式D.不进行关联规则挖掘,依靠直觉判断商品关联2、在进行数据可视化时,若要展示多个变量之间的相关性,以下哪种图表较为合适?()A.热力图B.平行坐标图C.桑基图D.以上都是3、在进行数据分析项目时,需要对数据进行探索性分析。以下哪个工具常用于探索性数据分析?()A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R4、数据分析中的文本挖掘用于从文本数据中提取有价值的信息。假设要分析大量的客户评论数据,以了解客户对产品的满意度,以下哪种技术可能是关键的第一步?()A.词频统计B.情感分析C.主题建模D.命名实体识别5、在数据分析中,数据分析的流程包括多个步骤,其中数据探索是一个重要的步骤。以下关于数据探索的描述中,错误的是?()A.数据探索可以帮助人们了解数据的特征和分布B.数据探索可以发现数据中的异常值和噪声C.数据探索可以确定数据分析的方法和工具D.数据探索只需要对数据进行简单的统计分析,无需进行深入的挖掘和探索6、当分析一个网站的用户访问数据,包括页面浏览量、停留时间、跳出率等,以改进网站的用户体验和布局设计。为了确定哪些页面需要重点优化,以下哪个指标可能是最有价值的?()A.页面浏览量B.平均停留时间C.跳出率D.以上都是7、在建立回归模型时,如果数据存在多重共线性,以下哪种方法可以缓解这个问题?()A.对自变量进行中心化和标准化B.增加样本量C.剔除一些相关的自变量D.以上都是8、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设我们要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的考试成绩,以下哪种假设检验方法可能适用?()A.t检验B.方差分析C.卡方检验D.以上都有可能,取决于数据特点9、在数据分析中,数据可视化的配色方案选择也很重要。假设要创建一个展示销售数据的图表,以下关于配色方案选择的描述,正确的是:()A.随意选择喜欢的颜色,不考虑颜色的对比度和可读性B.使用过于鲜艳和刺眼的颜色组合,以吸引注意力C.遵循色彩理论和设计原则,选择对比度高、易于区分和视觉舒适的配色方案,使数据清晰可读,并根据数据的性质和重要性进行颜色映射D.不考虑色盲和色弱人群的观看体验,只追求美观10、数据分析中的主成分分析(PCA)用于数据降维。假设要对一个高维的数据集进行降维,以下关于主成分分析的描述,哪一项是不正确的?()A.主成分是原始变量的线性组合,能够保留数据的大部分方差B.通过选择前几个主成分,可以在减少数据维度的同时尽量保持数据的重要信息C.主成分分析可以消除变量之间的相关性,但可能会导致数据的物理意义变得不明确D.主成分分析适用于任何类型的数据,不需要对数据进行预处理和标准化11、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12、在数据分析中,对于高维度的数据,例如基因表达数据、图像数据等,需要进行降维处理以简化分析。以下哪种降维方法可能是常用的?()A.主成分分析(PCA)B.线性判别分析(LDA)C.局部线性嵌入(LLE)D.以上都是13、假设要分析一个零售企业的库存数据,包括商品种类、库存数量、销售速度等,以制定合理的补货策略。以下哪个因素可能对库存管理的效率产生最大影响?()A.商品的销售预测准确性B.供应商的交货时间C.库存成本D.以上都是14、在数据分析中,异常值检测对于发现数据中的异常情况至关重要。假设要在一组生产数据中检测异常值,以下关于异常值检测方法的描述,正确的是:()A.仅通过观察数据的分布,主观判断异常值,不使用任何定量方法B.采用单一的异常值检测算法,不考虑其局限性和数据特点C.综合运用多种异常值检测方法,结合数据的领域知识和业务背景,对检测结果进行评估和解释D.忽略异常值的存在,认为它们对数据分析结果没有影响15、在数据分析中,特征工程用于从原始数据中提取有意义的特征。假设要对文本数据进行特征工程,以下关于特征工程的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用词频-逆文档频率(TF-IDF)来衡量单词在文本中的重要性B.词嵌入技术,如Word2Vec,可以将单词表示为低维向量C.特征工程只需要考虑数据的数值特征,对于文本等非数值特征不需要处理D.特征选择可以去除冗余和无关的特征,提高模型的效率和性能16、对于一个具有大量数据的数据库,若要提高查询效率,以下哪种技术可能会被使用?()A.缓存B.分区C.索引优化D.以上都是17、数据分析中,假设检验是常用的方法之一。以下关于假设检验的描述,错误的是:()A.原假设和备择假设是相互对立的B.当P值小于显著性水平时,拒绝原假设C.第一类错误是指错误地拒绝了原假设D.样本量越大,越容易犯第二类错误18、数据分析中的数据质量评估包括准确性、完整性、一致性等多个方面。假设一个数据集在准确性方面表现良好,但在一致性方面存在问题,可能的原因是什么?()A.数据录入时的错误B.不同数据源的数据整合不当C.数据更新不及时D.以上原因都有可能19、在进行数据可视化时,颜色的选择和运用可以影响信息的传达效果。假设你要展示不同产品类别的销售业绩对比,以下关于颜色选择的原则,哪一项是最需要遵循的?()A.选择鲜艳和对比度高的颜色,吸引观众注意力B.使用随机的颜色分配,增加视觉的多样性C.基于数据的逻辑和意义,选择有区分度且符合认知习惯的颜色D.只使用自己喜欢的颜色,不考虑数据的特点20、在数据分析中,数据仓库的设计和实现需要考虑多个因素,其中数据粒度是一个重要的因素。以下关于数据粒度的描述中,错误的是?()A.数据粒度是指数据的详细程度和汇总程度B.数据粒度越细,数据的存储和管理成本越高C.数据粒度越粗,数据的查询和分析效率越高D.数据粒度的选择只取决于数据的类型和规模,与数据分析的需求无关二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)在数据分析中,如何处理类别不平衡的多分类问题?请说明常见的处理方法和策略,并举例说明在实际应用中的效果。2、(本题5分)在进行时间序列预测时,如何考虑外部因素的影响?请举例说明如何将外部因素纳入预测模型中。3、(本题5分)在大数据分析中,如何进行数据的实时处理?请介绍相关的技术和框架,如SparkStreaming、Flink等,并举例说明其应用。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)某在线金融理财平台收集了用户投资数据、风险偏好、产品收益等。为用户提供个性化的理财建议,优化产品推荐。2、(本题5分)某在线旅游平台掌握了不同季节不同目的地的旅游资源预订情况、价格波动趋势、游客满意度等。思考如何通过这些数据进行旅游资源整合和定价策略调整。3、(本题5分)某在线花艺教学平台收集了学员学习成果、课程难度评价、花材采购需求等。优化花艺教学课程和花材供应。4、(本题5分)一家美妆店收集了产品销售数据、顾客肤质信息、热门品牌等。为顾客提供个性化的美妆方案和产品推荐。5、(本题5分)某网约车平台的专车服务存有数据,包括接单司机信息、乘客行程、服务评价、费用等。分析司机的个人信息与服务评价和费用之间的关系。四、论述题(本大题共2个小题,共20分)1、(本题10分)在能源管理领域,企业的能源消耗数据、节能措施效果数据等

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