贛南醫(yī)學(xué)院《數(shù)據(jù)管理原理與技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷VIP

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)贛南醫(yī)學(xué)院《數(shù)據(jù)管理原理與技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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，抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣保證了每個(gè)樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會(huì)引入偏差，能完全反映總體的特征2、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進(jìn)行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對(duì)數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識(shí)，進(jìn)行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認(rèn)為特征工程對(duì)模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)3、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點(diǎn)。假設(shè)我們?cè)诜治錾a(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，以下哪種異常檢測(cè)方法可能適用于檢測(cè)突然出現(xiàn)的質(zhì)量下降？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是4、在建立回歸模型時(shí)，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對(duì)因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)分類模型的效果，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率衡量了正類樣本被正確預(yù)測(cè)的比例，適用于關(guān)注正類樣本的情況C.F1值綜合了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)較為平衡的評(píng)估指標(biāo)，但計(jì)算較為復(fù)雜D.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，與模型的類型和應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)關(guān)6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數(shù)據(jù)三個(gè)方面入手B.硬件方面可以通過(guò)升級(jí)服務(wù)器、增加內(nèi)存和存儲(chǔ)等方式提高性能C.軟件方面可以通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、調(diào)整查詢語(yǔ)句和使用索引等方式提高性能D.數(shù)據(jù)方面可以通過(guò)增加數(shù)據(jù)量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來(lái)提高性能7、假設(shè)要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在平均情況下性能較好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序8、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果想要了解數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)圖形最適合？（）A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖10、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過(guò)R平方值來(lái)評(píng)估C.存在共線性問(wèn)題時(shí)，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測(cè)效果D.可以通過(guò)逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量11、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個(gè)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠擴(kuò)展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實(shí)現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)能為力D.實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識(shí)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)不斷變化的需求13、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。在進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無(wú)法得出結(jié)論D.原假設(shè)可能成立14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本，同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結(jié)果就越準(zhǔn)確，因此應(yīng)盡量選擇大樣本15、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)，假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)支持決策制定。以下哪個(gè)設(shè)計(jì)原則可能對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢性能至關(guān)重要？（）A.規(guī)范化設(shè)計(jì)，減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲(chǔ)，提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)16、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值，以下關(guān)于異常值檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.僅通過(guò)觀察數(shù)據(jù)的分布，主觀判斷異常值，不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測(cè)算法，不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測(cè)方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景，對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋D.忽略異常值的存在，認(rèn)為它們對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒(méi)有影響17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個(gè)環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動(dòng)化工具和算法，也可以手動(dòng)進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始階段進(jìn)行，一旦完成就不需要再進(jìn)行調(diào)整18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，分類算法中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹(shù)的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小19、在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如股票價(jià)格、氣溫變化等，需要進(jìn)行預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析。以下哪種方法可能在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹(shù)C.樸素貝葉斯D.以上都不是20、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析常用于預(yù)測(cè)和建模。假設(shè)要建立一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)房屋價(jià)格，考慮房屋面積、地理位置、房齡等因素。以下哪種回歸分析方法在處理這種多因素預(yù)測(cè)問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）數(shù)據(jù)分析中常使用回歸分析來(lái)研究變量之間的關(guān)系。請(qǐng)解釋線性回歸和非線性回歸的區(qū)別，并說(shuō)明在何種情況下應(yīng)選擇非線性回歸模型。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)審計(jì)和監(jiān)控，說(shuō)明如何確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性，以及及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的偏差檢測(cè)？請(qǐng)介紹偏差檢測(cè)的方法和步驟，并舉例說(shuō)明其在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。4、（本題5分）在處理工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋設(shè)備故障預(yù)測(cè)、質(zhì)量控制等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。5、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法，如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等，并說(shuō)明如何根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問(wèn)題選擇合適的模型和調(diào)優(yōu)策略。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線健身平臺(tái)掌握了用戶的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目選擇、訓(xùn)練計(jì)劃完成情況、飲食記錄等。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)為用戶提供更科學(xué)的健身方案和營(yíng)養(yǎng)建議。2、（本題5分）某社交媒體平臺(tái)掌握了用戶的興趣標(biāo)簽、關(guān)注話題、分享行為等數(shù)據(jù)。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放和內(nèi)容推薦。3、（本題5分）某在線視頻平臺(tái)收集了不同類型視頻的廣告投放效果數(shù)據(jù)、用戶跳過(guò)廣告行為、廣告主反饋等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提升廣告投放效果和用戶體驗(yàn)平衡。4、（本題5分）一家手機(jī)配件店擁有銷售數(shù)據(jù)、手機(jī)型號(hào)熱度、配件流行趨勢(shì)等。及時(shí)更新手機(jī)配件種類，滿足市場(chǎng)需求。5、（本題5分）某汽車租賃公司掌握了不同車型的租賃需求、租賃時(shí)長(zhǎng)、用戶偏好等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化車輛配置和定價(jià)策略。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）體育行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)、制定訓(xùn)練計(jì)劃、預(yù)測(cè)比賽結(jié)果等。討論如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升團(tuán)隊(duì)和運(yùn)動(dòng)員的競(jìng)技水平，以及如何將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于體育賽事的運(yùn)營(yíng)和觀眾體驗(yàn)的優(yōu)化。2、（本題10分）在保險(xiǎn)行業(yè)