烟台南山学院《数据库原理及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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烟台南山学院
《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

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、在进行数据分析时，选择合适的算法和模型需要考虑数据的特点和分析目的。假设我们有一个不平衡的数据集，其中一个类别占比极少，以下哪种方法可以处理这种不平衡问题？（ ）
A. 过采样
B. 欠采样
C. 调整分类阈值
D. 以上都是

2、在数据预处理中，处理异常值是重要的环节。假设我们有一个包含员工工资的数据集，以下关于异常值处理的描述，正确的是：（ ）
A. 直接删除异常值，不进行任何进一步的分析
B. 异常值一定是错误的数据，必须修正
C. 分析异常值产生的原因，根据具体情况决定处理方式
D. 异常值对数据分析没有任何影响，无需关注

3、在数据分析中，选择合适的统计量来描述数据的集中趋势和离散程度是很重要的。假设你有一组员工的工资数据，以下关于统计量的选择，哪一项是最合适的？（ ）
A. 用中位数描述集中趋势，用方差描述离散程度
B. 用均值描述集中趋势，用标准差描述离散程度
C. 用众数描述集中趋势，用极差描述离散程度
D. 随机选择统计量，不考虑数据的特点

4、假设要分析社交媒体上的舆论趋势，以下关于舆论分析方法的描述，正确的是：（ ）
A. 只统计帖子的数量就能了解舆论的走向
B. 对帖子的内容进行情感分析和主题提取，综合判断舆论趋势
C. 忽略社交媒体平台的特点和用户行为，直接进行分析
D. 舆论分析不需要考虑时间因素，只关注当前的热门话题

5、在数据分析中，数据预处理的方法有很多，其中数据标准化是一种常用的方法。以下关于数据标准化的描述中，错误的是？（ ）
A. 数据标准化可以将数据转换为具有相同尺度和单位的数值
B. 数据标准化可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性
C. 数据标准化的方法有多种，如 min-max 标准化、z-score 标准化等
D. 数据标准化只适用于数值型数据，对于分类型数据无法处理

6、对于一个时间序列数据，若要预测未来几个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（ ）
A. 移动平均模型 B. 指数平滑模型 C. 自回归模型 D. 以上都可以

7、对于一组具有明显层次结构的数据，以下哪种数据分析方法较为合适？（ ）
A. 层次聚类 B. K-Means 聚类 C. 密度聚类 D. 均值漂移聚类

8、在数据分析中，建立回归模型用于预测是常见的任务。假设我们要根据房屋的面积、位置和房龄等因素来预测房价，以下哪种回归模型可能在这种情况下表现较好？（ ）
A. 线性回归
B. 逻辑回归
C. 多项式回归
D. 岭回归

9、数据分析中，数据仓库的扩展性是满足未来需求的关键。以下关于数据仓库扩展性的说法中，错误的是？（ ）
A. 数据仓库的扩展性应考虑数据量的增长、业务需求的变化和技术的发展等因素
B. 数据仓库的扩展性可以通过分布式架构、云计算等技术来实现
C. 数据仓库的扩展性只需要在建设初期进行规划，后期不需要再进行调整
D. 数据仓库的扩展性应保证系统的性能和稳定性，不会因为扩展而降低

10、数据挖掘技术在发现数据中的潜在模式和关系方面发挥着重要作用。假设我们要从电商网站的用户购买记录中挖掘用户的购买行为模式。以下关于数据挖掘的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 关联规则挖掘可以发现不同商品之间的关联关系，帮助进行商品推荐
B. 分类算法能够根据已知的类别标签对新的数据进行分类预测
C. 聚类分析将数据分为不同的组，但这些组必须事先定义好
D. 数据挖掘需要大量的数据和计算资源，同时结果需要进一步的分析和验证

11、在进行地理数据分析时，以下关于地理数据分析方法的描述，正确的是：（ ）
A. 简单的地图绘制就能充分展示地理数据的特征
B. 空间聚类分析对于发现地理数据中的聚集模式没有帮助
C. 地理加权回归可以考虑空间异质性对变量关系的影响
D. 不需要考虑地理坐标系和投影的选择，对分析结果影响不大

12、在数据分析中，对于一个包含大量金融交易数据的数据集，需要检测是否存在异常交易行为，例如突然的大额交易、频繁的小额交易等。以下哪种技术可能在异常检测中发挥重要作用？（ ）
A. 聚类分析 B. 决策树 C. 孤立森林算法 D. 以上都不是

13、在数据分析中，描述性统计是常用的方法之一。以下关于描述性统计指标的说法中，错误的是？（ ）
A. 均值是一组数据的平均值，能反映数据的集中趋势
B. 中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，不受极端值影响
C. 标准差反映了数据的离散程度，标准差越大，数据的波动越小
D. 描述性统计指标可以帮助我们快速了解数据的基本特征和分布情况

14、在数据分析中，数据分析的流程包括多个步骤，其中数据探索是一个重要的步骤。以下关于数据探索的描述中，错误的是？（ ）
A. 数据探索可以帮助人们了解数据的特征和分布
B. 数据探索可以发现数据中的异常值和噪声
C. 数据探索可以确定数据分析的方法和工具
D. 数据探索只需要对数据进行简单的统计分析，无需进行深入的挖掘和探索

15、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（ ）
A. 特征选择 B. 样本数量 C. 数据的缺失值 D. 计算资源的大小

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）解释数据分析中的因果推断的概念和方法，说明其与相关性分析的区别，并举例说明在实际问题中的应用。

2、（本题5分）解释什么是异常检测中的孤立森林算法，说明其工作原理和优势，并举例分析其在实际数据中的应用。

3、（本题5分）在进行数据分析时，如何处理数据中的噪声？解释噪声的来源和对分析的影响，以及常用的去噪方法。

三、论述题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）电商直播行业迅速崛起，如何通过数据分析来评估主播的表现、观众的参与度以及商品的销售情况？请论述数据分析在电商直播中的应用场景、指标体系和决策支持作用。

2、（本题5分）零售行业通过线上线下渠道收集了大量的顾客购物数据。详细论述如何运用数据分析，例如顾客忠诚度分析、商品关联分析等，优化店铺布局、库存管理和促销活动策划，提高零售企业的竞争力，同时分析在数据隐私法规遵守和消费者信任建立方面的挑战及解决办法。

3、（本题5分）制造业在生产过程中积累了大量的设备运行数据和质量检测数据。论述如何借助数据分析方法，比如故障预测与健康管理（PHM）、质量控制图等，实现生产设备的预防性维护、优化生产流程和提高产品质量，并且研究在数据集成、实时性要求和行业专业性方面可能遇到的困难及解决途径。

4、（本题5分）对于电商平台的促销活动数据，论述如何评估促销活动的效果，优化促销策略，提高促销活动的投资回报率。

5、（本题5分）在金融科技领域，如何运用数据分析来防范欺诈交易？请详细阐述欺诈交易的特征提取、模型构建以及实时监测方法，并讨论模型的准确性和适应性问题。

四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）一家房地产中介公司拥有房屋租赁数据，包括房屋位置、户型、面积、租金、租赁周期等。研究不同位置和户型的房屋租金与租赁周期的关系。

2、（本题10分）一家手机应用商店的摄影类应用记录了数据，包括应用功能、用户评分、更新频率、下载量等。探讨应用功能和更新频率对用户评分和下载量的作用。

3、（本题10分）某在线教育平台的编程培训类目保存了学生数据，包括课程难度、学习进度、作业完成情况、就业情况等。分析课程难度与学习进度和就业情况的关系。

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