中南财经政法大学《华为HCIA-GausDB应用开发实训》2023-2024学年第一学期期末试卷

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2023-2024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、在数据分析中，数据质量评估是确保数据可靠性的重要手段。以下关于数据质量评估的说法中，错误的是？（）A.数据质量评估可以使用多种指标，如准确性、完整性、一致性等B.数据质量评估可以通过手动检查和自动化工具相结合的方式进行C.数据质量评估应定期进行，及时发现和解决数据质量问题D.数据质量评估只需要在数据进入数据仓库之前进行，之后就不需要再进行评估了2、在进行数据可视化时，如果数据的量级差异较大，为了更清晰地展示数据分布，以下哪种处理方式较为合适？（）A.使用相同的坐标轴刻度B.对数据进行标准化处理C.只展示部分数据D.采用多个图表分别展示3、数据分析中的关联规则挖掘可以发现不同项之间的关联关系。假设我们在分析超市的销售数据，想要找出经常一起被购买的商品组合，以下哪个关联规则度量指标可以用来评估规则的强度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是4、在数据分析中，聚类分析用于将数据分组。假设要对客户进行细分，以下关于聚类分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.K-Means聚类算法需要预先指定聚类的数量B.层次聚类可以生成层次结构的聚类结果，便于观察不同层次的分组情况C.聚类分析的结果只取决于算法和数据，不受初始条件和参数的影响D.可以通过评估聚类的紧密度和分离度来选择最优的聚类方案5、对于一个包含时间戳的数据，若要按照时间顺序进行分组并计算每组的统计量，以下哪种方法在Python中较为便捷？（）A.使用pd.Grouper函数B.自定义函数进行分组C.先对时间戳进行排序，再进行分组D.以上方法都可行6、数据分析中，数据分析方法的选择应根据具体问题来确定。以下关于数据分析方法选择的说法中，错误的是？（）A.不同的数据分析方法适用于不同类型的问题和数据，需要根据实际情况进行选择B.数据分析方法的选择可以参考前人的研究经验和案例，但不能完全依赖C.选择数据分析方法时，应考虑方法的准确性、效率和可解释性等因素D.数据分析方法一旦确定就不能再进行调整和改变，否则会影响分析结果的可靠性7、主成分分析（PCA）是一种数据降维技术。假设要对高维数据进行降维以便于分析和可视化，以下关于主成分分析的描述，正确的是：（）A.不考虑数据的方差和相关性，直接进行主成分提取B.提取过多的主成分，导致信息冗余，增加分析的复杂性C.合理确定保留的主成分数量，使其能够在最大程度保留原始数据信息的同时降低维度，并解释主成分的含义D.认为主成分分析可以适用于所有类型的数据，不进行数据的预处理和适用性评估8、在数据分析中，以下哪种方法可以用于降低数据的维度同时保留数据的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.线性判别分析D.以上都是9、在数据分析中，若要分析数据的偏态和峰态，以下哪个统计量可以提供相关信息？（）A.偏度系数B.峰度系数C.协方差D.相关系数10、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11、数据分析中，数据可视化的创新可以带来更好的用户体验。以下关于数据可视化创新的说法中，错误的是？（）A.数据可视化创新可以包括使用新的图表类型、交互方式和可视化技术等B.数据可视化创新应结合具体的问题和数据特点，不能为了创新而创新C.数据可视化创新可以提高数据分析的效率和准确性，增强数据的说服力D.数据可视化创新只需要关注技术层面，不需要考虑用户的需求和感受12、假设要分析消费者对新产品的反馈意见，以下关于意见分析方法的描述，正确的是：（）A.人工阅读所有反馈意见，凭主观判断总结主要观点B.利用自然语言处理技术对反馈进行分类和情感分析C.只关注反馈中的负面意见，忽略正面意见D.对于模糊不清的反馈意见，直接忽略不计13、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14、在数据分析中，决策树是一种常用的分类算法。假设要根据客户的特征预测他们是否会购买某种产品，以下关于决策树的描述，哪一项是不准确的？（）A.决策树通过对数据进行逐步分裂，构建树状结构来进行分类预测B.可以通过剪枝技术来防止决策树过拟合，提高模型的泛化能力C.决策树的生成过程完全是自动的，不需要人工干预和调整D.随机森林是基于决策树的集成学习算法，能够提高预测的准确性和稳定性15、在数据库中，若要优化查询语句的执行计划，以下哪个工具或技术可以提供帮助？（）A.索引分析工具B.执行计划查看器C.数据库性能监控工具D.以上都是16、在进行数据关联分析时，需要找出不同变量之间的关系。假设要分析客户购买行为与促销活动之间的关联，以下关于关联分析方法的描述，正确的是：（）A.只关注表面的关联，不深入分析内在的因果关系B.不考虑数据的分布和异常值，直接进行关联分析C.运用关联规则挖掘、相关性分析等方法，同时考虑数据的特点和业务背景，挖掘有价值的关联模式，并对结果进行解释和验证D.认为关联分析结果一定能直接用于制定营销策略，不进行进一步的评估和优化17、假设要分析一个医疗保健系统中的患者病历数据，包括诊断结果、治疗方案、康复情况等，以发现疾病的趋势和治疗效果的影响因素。考虑到医疗数据的敏感性和隐私性，以下哪个方面需要特别注意？（）A.数据加密和安全保护B.快速得出分析结果C.忽略数据的隐私问题D.公开所有数据以获取更多帮助18、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19、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20、在数据分析中，模型的过拟合和欠拟合是常见的问题。假设要训练一个预测房价的模型，以下关于防止过拟合和欠拟合的方法描述，正确的是：（）A.不进行数据划分和交叉验证，直接在整个数据集上训练模型B.增加模型的复杂度，不考虑数据的特点和规律C.采用正则化技术、增加数据量、进行特征选择、使用合适的模型架构和超参数调整等方法，平衡模型的复杂度和拟合能力，避免过拟合和欠拟合D.认为模型的性能只取决于数据，不关注模型的调整和优化二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）阐述数据分析中的可解释性机器学习模型，如线性回归、决策树等的优点和局限性，并说明如何提高复杂模型的可解释性。2、（本题5分）简述强化学习的概念和应用场景，说明其与监督学习和无监督学习的区别，并举例说明强化学习在数据分析中的应用。3、（本题5分）简述数据挖掘中的推荐系统，包括协同过滤、基于内容的推荐等，说明其工作原理和应用场景。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家健身俱乐部记录了会员的数据，包含会员类型、锻炼项目、锻炼频率、消费金额等。探讨不同会员类型对锻炼项目的选择倾向和消费行为。2、（本题5分）某在线乐器教学平台保存了学员学习进度、乐器练习时间、教学视频观看次数等。改进乐器教学方法和课程内容。3、（本题5分）某游戏开发公司积累了玩家在游戏中的行为数据、消费记录、游戏时长等。分析如何依据这些数据优化游戏设计和盈利模式。4、（本题5分）某旅游服务公司掌握了不同旅游线路的预订热度、游客反馈、成本构成等。思考如何通过这些数据开发更具吸引力的旅游产品和优化线路规划。5、（本题5分）某在线台球用品销售平台记录了销售数据、