郑州升达经贸管理学院《数据库原理及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页郑州升达经贸管理学院《数据库原理及应用》

2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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1分，共15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、数据分析在医疗领域有着重要的应用。假设一家医院想要分析患者的病历数据，以提高医疗服务质量。以下关于数据分析在医疗中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以预测疾病的发生风险，提前采取预防措施B.分析治疗效果，优化治疗方案C.医疗数据的隐私保护不重要，只要能得到有价值的分析结果就行D.帮助医院进行资源规划和管理，提高运营效率2、数据分析中的模型评估指标用于衡量模型的性能。假设要评估一个预测客户流失的模型，以下关于评估指标选择的描述，正确的是：（）A.只关注准确率，不考虑其他指标如召回率和精确率B.不根据业务需求选择合适的评估指标，随意使用通用指标C.结合业务场景和问题的严重性，综合考虑准确率、召回率、精确率、F1值、AUC等指标，评估模型在不同方面的表现，并根据评估结果进行优化和改进D.认为模型评估指标越高越好，不考虑指标之间的平衡和trade-off3、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能够准确地描述数据特征。假设我们正在分析一组学生的考试成绩。以下关于统计指标的描述，哪一项是错误的？（）A.平均数能够反映数据的集中趋势，但容易受到极端值的影响B.中位数不受极端值的影响，能更稳健地表示数据的中心位置C.标准差越大，说明数据的离散程度越小，数据越稳定D.方差是标准差的平方，同样可以反映数据的离散程度4、数据分析中的文本分析用于处理非结构化的文本数据。假设要从大量的客户评论中提取关键信息和情感倾向，以下关于文本分析方法的描述，正确的是：（）A.仅使用简单的关键词计数，不考虑文本的语义和语境B.不进行文本的预处理和清洗，直接应用分析算法C.采用自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、情感分析等，对文本进行预处理、特征提取和建模，以准确理解和挖掘文本中的信息D.认为文本分析结果一定准确可靠，不需要人工验证和修正5、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6、在数据分析中，数据仓库的性能优化是提高数据分析效率的关键。以下关于数据仓库性能优化的说法中，错误的是？（）A.数据仓库性能优化可以从硬件、软件和数据三个方面入手B.硬件方面可以通过升级服务器、增加内存和存储等方式提高性能C.软件方面可以通过优化数据库设计、调整查询语句和使用索引等方式提高性能D.数据方面可以通过增加数据量和提高数据质量来提高性能7、在进行数据分析时，可能需要对多个数据集进行合并和整合。假设你有来自不同部门的销售数据和客户数据，以下关于数据合并的注意事项，哪一项是最关键的？（）A.确保数据的格式和字段名称一致，便于合并B.不考虑数据的重复和冲突，直接合并C.只合并部分重要的数据字段，忽略其他D.随意选择合并的顺序和方式8、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据整合在一起。假设要整合来自不同部门的销售数据、库存数据和客户数据，这些数据格式不一致且存在重复和冲突。以下哪种数据集成方法在处理这种复杂的数据整合问题时更能确保数据的一致性和准确性？（）A.基于ETL工具的集成B.手动编写代码进行集成C.直接合并数据，忽略冲突D.随机选择部分数据进行集成9、在数据分析的过程中，需要对数据进行标准化或归一化处理，例如将不同单位和量级的数据转换为统一的尺度。以下哪种情况可能更需要进行数据标准化？（）A.数据的分布比较均匀B.数据的量级差异较大C.数据的类型比较单一D.以上都不是10、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11、在进行数据探索性分析时，以下关于发现数据中的异常值的方法，哪一项是最常用的？（）A.计算数据的均值和标准差，超出一定范围的值视为异常值B.绘制箱线图，观察超出箱体范围的值C.对数据进行排序，查看两端的值D.随机抽取部分数据进行检查12、在数据分析中，数据挖掘的应用领域有很多，其中金融领域是一个重要的应用领域。以下关于数据挖掘在金融领域的应用，错误的是？（）A.数据挖掘可以用于风险评估和信用评分B.数据挖掘可以用于市场预测和投资决策C.数据挖掘可以用于客户关系管理和营销活动D.数据挖掘的结果可以直接用于金融交易，无需人工干预13、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。以下关于特征工程的描述，错误的是：（）A.特征缩放可以加快模型的训练速度B.特征选择可以去除无关或冗余的特征C.特征构建是从原始数据中创造新的特征D.特征工程对模型的性能没有影响14、对于一个包含分类变量和数值变量的数据集，若要进行关联规则挖掘，以下哪种方法较为合适？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是15、在数据分析中，抽样是获取代表性数据的常用方法。假设要从一个大型数据库中抽取样本以估计总体特征，以下关于抽样方法选择的描述，正确的是：（）A.采用简单随机抽样，不考虑总体的结构和特征B.随意选择抽样方法，不考虑样本的代表性和误差C.根据总体的特点和研究目的，选择合适的抽样方法，如分层抽样、系统抽样等，并控制抽样误差D.为了方便，抽取少量样本，不考虑样本量对结果的影响二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在数据分析中，如何处理数据的缺失值和异常值同时存在的情况？请说明综合的处理方法和策略，并举例说明。2、（本题5分）在数据分析中，数据清洗是非常重要的一步。请详细阐述数据清洗的主要任务和常用方法，并举例说明其在实际项目中的应用。3、（本题5分）解释数据分析中的偏差和方差的概念，说明它们对模型性能的影响，并阐述如何在模型训练中平衡偏差和方差。4、（本题5分）在数据可视化方面，如何根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等？请举例说明。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）社交媒体平台产生了海量的用户生成数据。详细论述如何通过数据分析手段，例如情感分析、社交网络分析等，洞察用户的兴趣爱好、社交关系和舆论趋势，为企业的市场推广、品牌管理和舆情监测提供决策支持，同时思考数据噪声和信息真实性对分析结果的影响及应对措施。2、（本题5分）金融行业面临着复杂的风险和竞争。选取一家商业银行，论述如何利用数据分析来评估客户信用风险，包括数据来源、变量选择、建立信用评分模型，以及如何通过模型监控和优化来降低不良贷款率，同时提高信贷审批效率和准确性。3、（本题5分）随着物联网技术的发展，智能家居设备产生了大量的数据。请探讨如何对这些数据进行分析，以实现能源管理的优化、家庭安全的提升以及用户生活习惯的洞察，并分析在数据处理和隐私保护方面的挑战。4、（本题5分）在制造业的供应链管理中，如何利用数据分析优化供应商选择、采购计划制定、库存控制和物流配送，降低供应链成本和风险。5、（本题5分）电商仓储管理中，如何借助数据分析来优化库存布局、提高拣货效率和降低仓储成本？请深入探讨数据分析在仓储管理中的具体应用和效果评估方法。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）一家书店拥有图书销售数据、读者年龄分布、热门书籍类别等信息。优化书店的图书采购和陈列策略，满足读者需求。2、（本题10分）某在线健身器材租赁平台积累了租赁