濟(jì)南大學(xué)《數(shù)值計(jì)算方法》2021-2022學(xué)年期末試卷_第1頁
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濟(jì)南大學(xué)《數(shù)值計(jì)算方法》2021-2022學(xué)年期末試卷_第3頁
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自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁濟(jì)南大學(xué)《數(shù)值計(jì)算方法》

2021-2022學(xué)年期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下哪種圖表最為合適?()A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖2、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多,其中Python是一種常用的編程語言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用,錯(cuò)誤的是?()A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫,如Matplotlib、Seaborn等,進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析,為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持。C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大,可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形。D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師,對(duì)于非專業(yè)用戶來說難以掌握。3、在數(shù)據(jù)庫中,以下哪種約束用于確保列中的值唯一?()A.PRIMARYKEYB.FOREIGNKEYC.NOTNULLD.CHECK4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多,其中決策樹是一種常用的算法。以下關(guān)于決策樹的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.決策樹可以用于分類和回歸問題。B.決策樹的構(gòu)建過程是自頂向下的。C.決策樹的葉子節(jié)點(diǎn)表示最終的分類結(jié)果或預(yù)測(cè)值。D.決策樹的算法復(fù)雜度較低,適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。5、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問控制和審計(jì)等方面。B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來確定不同的安全級(jí)別。C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整,以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境。D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求,不需要考慮外部的安全威脅。6、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動(dòng)化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以使用腳本和工具來實(shí)現(xiàn),減少手動(dòng)處理的工作量。B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性,減少人為錯(cuò)誤。C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問題進(jìn)行定制化開發(fā),不能通用。D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以完全替代手動(dòng)處理,不需要人工干預(yù)。7、在數(shù)據(jù)挖掘中,以下哪種算法可以用于處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)?()A.層次聚類算法B.凝聚層次聚類算法C.分裂層次聚類算法D.以上都是8、在數(shù)據(jù)挖掘中,聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述,錯(cuò)誤的是?()A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對(duì)準(zhǔn)確的9、在數(shù)據(jù)挖掘中,以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類,以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷?()A.決策樹算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法10、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集(例如,某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別),以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力?()A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布,以下哪種統(tǒng)計(jì)方法可能不再適用?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.線性回歸D.以上都是12、在數(shù)據(jù)挖掘中,以下哪種算法可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式?()A.IsolationForest算法B.LocalOutlierFactor算法C.One-ClassSVM算法D.以上都是13、在處理數(shù)據(jù)時(shí),如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,使其值在0到1之間,以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)?()A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是14、當(dāng)分析一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動(dòng)。為了消除季節(jié)性影響,應(yīng)該采用哪種方法?()A.移動(dòng)平均B.指數(shù)平滑C.季節(jié)指數(shù)法D.線性回歸15、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)展性的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素。B.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性可以通過分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。C.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃,后期不需要再進(jìn)行調(diào)整。D.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性,不會(huì)因?yàn)閿U(kuò)展而降低。16、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的原則有很多,其中簡(jiǎn)潔明了是一個(gè)重要的原則。以下關(guān)于簡(jiǎn)潔明了的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義。B.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表應(yīng)該避免使用過多的顏色和裝飾。C.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以通過減少數(shù)據(jù)的維度和細(xì)節(jié)來實(shí)現(xiàn)。D.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表只適用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)展示,對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)無法處理。17、在數(shù)據(jù)庫中,以下哪種操作可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致性?()A.并發(fā)操作B.數(shù)據(jù)備份C.數(shù)據(jù)恢復(fù)D.數(shù)據(jù)加密18、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),如果需要預(yù)測(cè)未來多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值,以下哪種模型較為適用?()A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型19、在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時(shí),以下哪個(gè)步驟是關(guān)鍵的?()A.數(shù)據(jù)提取B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)加載D.以上都是20、在數(shù)據(jù)分析中,以下哪種情況可能導(dǎo)致多重共線性問題?()A.自變量之間存在高度的線性相關(guān)B.自變量與因變量之間存在非線性關(guān)系C.樣本量過小D.數(shù)據(jù)存在異常值二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)闡述在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,如何進(jìn)行需求分析,包括與業(yè)務(wù)部門的溝通、問題定義和目標(biāo)確定等關(guān)鍵步驟。2、(本題10分)描述數(shù)據(jù)分析中的時(shí)間序列分解技術(shù),如加法模型和乘法模型,說明如何通過分解進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析,并舉例說明在銷售數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。3、(本題10分)解釋什么是自然語言處理在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用,包括文本分類、情感分析等任務(wù),以及常用的技術(shù)和工具。4、(本題10分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)血緣的概念和重要性,說明如何追蹤和管理數(shù)據(jù)血緣,以確保數(shù)據(jù)的可追溯性和準(zhǔn)確性。三、案例分析題(本大題共2個(gè)小題,共

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