重庆移通学院《Oacle数据库》2023-2024学年第二学期期末试卷

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2023-2024学年第二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、数据分析中的随机森林是一种集成学习算法。假设我们使用随机森林进行分类任务，以下哪个因素会影响随机森林的性能？（）A.决策树的数量B.特征的随机选择C.样本的随机抽样D.以上都是2、在数据分析中，数据挖掘算法的选择很重要。以下关于数据挖掘算法选择的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘算法的选择应根据数据的特点、分析目的和计算资源等因素来确定B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题，没有一种算法是万能的C.选择数据挖掘算法时，可以参考其他类似项目的经验，但不能完全照搬D.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，其他因素如计算效率等可以忽略不计3、在数据分析中，数据预处理的效果可以通过多种方式进行评估。以下关于数据预处理效果评估的说法中，错误的是？（）A.数据预处理效果可以通过比较预处理前后的数据质量指标来评估B.数据预处理效果可以通过对预处理后的数据进行分析和建模来评估C.数据预处理效果评估应考虑数据的特点和分析目的，选择合适的评估方法D.数据预处理效果评估只需要关注数据的准确性，其他方面可以忽略不计4、假设要为一家电商企业进行销售数据分析，以预测未来一段时间内的销售额。数据集涵盖了不同产品类别、销售地区、销售时间等多个变量。在这种情况下，为了提高预测的准确性，以下哪个步骤可能是至关重要的？（）A.数据清洗和预处理B.选择合适的预测模型C.对模型进行超参数调优D.以上都是5、在进行数据分析时，如果想要研究两个变量之间是否存在因果关系，以下哪种方法比较合适？（）A.相关性分析B.回归分析C.方差分析D.聚类分析6、数据分析中，回归分析用于建立变量之间的关系模型。以下关于回归分析的说法中，错误的是？（）A.线性回归是回归分析中最常见的类型，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系B.回归分析可以用来预测因变量的值，根据自变量的变化情况进行推断C.回归分析的结果只适用于特定的数据集，不能推广到其他情况D.在进行回归分析时，需要对模型进行评估和验证，确保其准确性和可靠性7、当分析一个移动应用的用户使用数据，比如使用频率、功能使用情况、用户留存率等，以改进应用的功能和用户体验。为了增加用户留存率，以下哪种策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.优化应用的界面设计C.加强用户互动和社交元素D.以上都是8、数据分析中的伦理和道德问题也需要引起关注。假设要使用个人数据进行分析，以下关于伦理和道德原则的描述，正确的是：（）A.未经用户授权，擅自使用个人数据进行分析B.不明确告知用户数据的使用目的和方式，侵犯用户知情权C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原则，在获得用户明确授权的前提下，合理使用个人数据，并采取措施保护用户隐私和权益D.认为数据分析中的伦理和道德问题不重要，只要能得到有价值的结果就行9、关于数据分析中的客户细分，假设要根据客户的购买行为、人口统计信息和在线活动将客户分为不同的细分群体。以下哪种细分方法可能更能揭示客户的潜在需求和行为模式？（）A.RFM模型，基于消费频率、金额和最近消费时间B.基于聚类的细分，自动发现相似群体C.基于决策树的细分，根据规则划分D.不进行客户细分，对所有客户采用相同的策略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、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们要使用决策树算法进行分类任务。以下关于决策树的描述，哪一项是不准确的？（）A.决策树通过对数据的递归划分来构建分类规则B.可以使用信息增益或基尼指数来选择最优的划分属性C.决策树容易受到噪声数据的影响，导致过拟合D.决策树的深度越深，分类效果就一定越好12、数据分析中的特征工程用于创建和选择对模型有用的特征。假设我们要对一组图像数据进行分析。以下关于特征工程的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过提取图像的颜色、形状、纹理等特征来表示图像B.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C.特征工程只适用于结构化数据，对图像、音频等非结构化数据不适用D.可以使用特征缩放、编码等方法对特征进行预处理13、对于一个包含多个变量的数据集，想要了解变量之间的线性关系强度，可以计算？（）A.方差B.协方差C.相关系数D.偏度14、回归分析是数据分析中的常用方法。假设要研究广告投入与销售额之间的关系，以下关于回归分析的描述，正确的是：（）A.简单线性回归足以捕捉广告投入和销售额之间的复杂非线性关系B.多元线性回归中，自变量越多，模型的解释能力就越强C.在建立回归模型前，不需要对数据进行标准化处理D.回归模型的拟合优度（R²）越高，说明模型对数据的拟合效果越好15、在进行数据分析时，发现数据集中存在一些离群点。对于离群点的处理，以下哪种方法较为恰当？（）A.直接删除B.视为异常值，进行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管16、假设要分析一个游戏的玩家行为数据，包括游戏时长、关卡完成情况、付费行为等，以优化游戏设计和盈利模式。以下哪个指标可能最能反映玩家的忠诚度？（）A.游戏时长B.付费金额C.重复游玩频率D.以上都是17、假设要分析两个变量之间是否存在因果关系，以下哪种方法较为合适？（）A.相关性分析B.格兰杰因果检验C.回归分析D.以上都不是18、数据分析中的文本挖掘用于从大量文本数据中提取有价值的信息。假设要从客户的评价文本中挖掘他们的满意度，以下关于文本挖掘的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用词袋模型将文本转换为数值向量，以便进行后续的分析B.情感分析能够判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性C.主题模型可以发现文本中的潜在主题，但无法确定每个文本所属的具体主题D.文本挖掘不需要对文本进行预处理，如分词和去除停用词19、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20、在数据分析中，时间序列分析用于处理随时间变化的数据。假设要预测股票价格的未来走势，以下关于时间序列分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.移动平均法可以平滑数据，去除短期波动，突出长期趋势B.指数平滑法能够根据历史数据的权重对未来进行预测，近期数据的权重通常较大C.自回归整合移动平均（ARIMA）模型可以捕捉时间序列的线性和季节性特征D.时间序列分析能够准确预测股票价格的未来值，不受市场不确定性和突发事件的影响二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的价值评估，包括直接价值、潜在价值和风险价值等方面的评估方法。2、（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。3、（本题5分）解释什么是元学习，说明其在快速适应新任务和数据中的应用和原理，并举例分析。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某外卖平台存有商家和用户的数据，包括菜品类别、销售额、配送时间、用户评价等。分析商家的菜品类别与销售额之间的关系以及配送时间对用户评价的影响。2、（本题5分）某在线视频平台掌握了用户的观看时长、暂停行为、跳过片段等数据。分析如何依据这些数据评估视频内容的质量和吸引力。3、（本题5分）一家在线旅游平台的民宿预订数据包含民宿位置、房间类型、价格、预订时间、入住评价等。探讨不同位置的民宿在不同房间类型和价格下的预订热度和入住评价。4、（本题5分）一家金融公司积累了客户的信用记录、贷款金额、还款情况、收入水平等数据。分析怎样运用这些数据建立信用评估模型，降低贷款风险。5、（本题5分）一家服装品牌收集了店铺的销售数据，包括款式、尺码、颜色、销售区域、促销手段等。研究不同销售区域对不同款式和尺码服装的需求特点以及促销手段的效果。四、论述题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）在旅游酒店行业