學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)安慶職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架可以提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)海量的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算需求，隨意選擇一個(gè)分布式框架B.選擇一個(gè)復(fù)雜但功能強(qiáng)大的分布式框架，不考慮團(tuán)隊(duì)的技術(shù)能力和維護(hù)成本C.根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)、計(jì)算任務(wù)和團(tuán)隊(duì)技術(shù)水平，選擇合適的分布式計(jì)算框架，如Hadoop、Spark等，并進(jìn)行合理的配置和優(yōu)化D.認(rèn)為分布式計(jì)算框架可以解決所有性能問(wèn)題，不關(guān)注數(shù)據(jù)的分區(qū)和并行處理策略2、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的不僅僅是展示數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化的目的是幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化的目的是提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化的目的是增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來(lái)更漂亮，沒(méi)有其他實(shí)際作用4、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)違約概率B.利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測(cè)試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交易活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用，但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段，數(shù)據(jù)分析可以忽略5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域有很多，其中金融領(lǐng)域是一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用評(píng)分B.數(shù)據(jù)挖掘可以用于市場(chǎng)預(yù)測(cè)和投資決策C.數(shù)據(jù)挖掘可以用于客戶關(guān)系管理和營(yíng)銷活動(dòng)D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接用于金融交易，無(wú)需人工干預(yù)6、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)7、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買(mǎi)記錄中挖掘用戶的購(gòu)買(mǎi)行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證8、對(duì)于一個(gè)包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下哪種方法較為合適？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大11、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個(gè)人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性？（）A.數(shù)據(jù)匿名化，去除可識(shí)別個(gè)人的信息B.加密技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問(wèn)控制，限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施，直接處理數(shù)據(jù)12、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系。假設(shè)要探究廣告投入與產(chǎn)品銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸一定能準(zhǔn)確反映兩者的關(guān)系，無(wú)需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性，直接進(jìn)行回歸分析C.在進(jìn)行回歸分析前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和假設(shè)檢驗(yàn)，選擇合適的回歸模型，并評(píng)估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關(guān)注回歸方程的系數(shù)，不考慮模型的殘差和預(yù)測(cè)能力13、在對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動(dòng)等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識(shí)別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法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)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)，需要從歷史價(jià)格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時(shí)間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)16、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)我們要從客戶的評(píng)論中分析產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)。以下關(guān)于文本挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略詞的順序和語(yǔ)法B.情感分析可以判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題和話題D.文本挖掘能夠完全理解文本的深層含義和語(yǔ)義關(guān)系，無(wú)需人工干預(yù)17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測(cè)和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們?cè)诜治鲆唤M生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況導(dǎo)致的B.可以通過(guò)箱線圖等方法直觀地檢測(cè)異常值C.對(duì)于異常值，應(yīng)該立即刪除，以免影響分析結(jié)果D.對(duì)異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷，有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因18、數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法有很多，其中描述性統(tǒng)計(jì)是一種基礎(chǔ)的方法。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)可以用來(lái)概括數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形狀B.描述性統(tǒng)計(jì)可以通過(guò)計(jì)算均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)來(lái)實(shí)現(xiàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)只能對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.描述性統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)分析的第一步，為進(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖20、對(duì)于一個(gè)具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行預(yù)測(cè)，以下哪種模型可能會(huì)考慮時(shí)間的滯后效應(yīng)？（）A.自回歸移動(dòng)平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機(jī)森林回歸模型D.以上都可能21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。假設(shè)要分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，但又要確保患者的隱私不被泄露。以下哪種數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)在處理這種敏感數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地平衡數(shù)據(jù)分析需求和隱私保護(hù)要求？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.差分隱私D.以上技術(shù)結(jié)合使用22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為與廣告投放之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關(guān)聯(lián)分析方法在處理這種復(fù)雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同23、假設(shè)要分析一個(gè)項(xiàng)目的成本效益，以下關(guān)于成本效益分析方法的描述，正確的是：（）A.只考慮直接成本和直接收益，忽略間接成本和潛在收益B.凈現(xiàn)值（NPV）為正數(shù)時(shí)，項(xiàng)目一定可行C.內(nèi)部收益率（IRR）越高，項(xiàng)目的效益越好D.不考慮項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，進(jìn)行簡(jiǎn)單的成本效益計(jì)算24、當(dāng)分析一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的用戶使用數(shù)據(jù)，比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等，以改進(jìn)應(yīng)用的功能和用戶體驗(yàn)。為了增加用戶留存率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.優(yōu)化應(yīng)用的界面設(shè)計(jì)C.加強(qiáng)用戶互動(dòng)和社交元素D.以上都是25、對(duì)于一個(gè)分類問(wèn)題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測(cè)試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過(guò)擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和索引優(yōu)化？請(qǐng)說(shuō)明分區(qū)和索引的類型、適用場(chǎng)景和優(yōu)化策略，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）解釋什么是生成對(duì)抗模仿學(xué)習(xí)，說(shuō)明其在模仿學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)生成中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。3、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，說(shuō)明其在數(shù)據(jù)有限情況下的作用，并列舉至少兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法和適用場(chǎng)景。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)歸檔策略，說(shuō)明如何確定需要?dú)w檔的數(shù)據(jù)、歸檔的頻率和存儲(chǔ)方式，以優(yōu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家健身中心記錄了會(huì)員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項(xiàng)目、鍛煉時(shí)長(zhǎng)、會(huì)員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會(huì)員對(duì)鍛煉項(xiàng)目和時(shí)長(zhǎng)的選擇差異。2、（本題5分）某電商平臺(tái)的辦公用品類目存有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價(jià)格、銷量、企業(yè)用戶規(guī)模等。分析不同企業(yè)用戶規(guī)模對(duì)辦公用品品牌和類別的采購(gòu)偏好及價(jià)格敏感度。3、（本題5分）某在線臺(tái)球用品銷售平臺(tái)記錄了銷售數(shù)據(jù)、臺(tái)球賽事熱度、用戶品牌忠誠(chéng)度等。調(diào)整臺(tái)球用品的品牌和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。4、（本題5分）某視頻網(wǎng)站的電影類目擁有用戶觀看數(shù)據(jù)，如電影類型、觀看時(shí)長(zhǎng)、評(píng)分、收藏次數(shù)等。分析不同類型電影的觀看時(shí)長(zhǎng)和評(píng)分、收藏次數(shù)的關(guān)系。5、（本題5分）某在線游戲平臺(tái)記錄了玩家的組隊(duì)行為、游戲內(nèi)社交關(guān)系、充值記錄等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)推出更具社交性的游戲玩法和促銷活動(dòng)。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）隨著共享經(jīng)濟(jì)的興起，共享平臺(tái)積累了大量的用戶使用數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像供需匹配優(yōu)化、用戶信用評(píng)估等，提升共享經(jīng)濟(jì)的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率，同時(shí)思考在