衡阳幼儿师范高等专科学校《ORACE数据库实验》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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衡阳幼儿师范高等专科学校
《ORACE数据库实验》2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

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、对于数据分析中的关联规则挖掘，假设要从超市的销售数据中发现商品之间的购买关联，例如哪些商品经常一起被购买。以下哪种关联规则挖掘算法可能会产生更有价值的结果？（ ）
A. Apriori 算法，基于频繁项集挖掘
B. FP-Growth 算法，提高挖掘效率
C. Eclat 算法，基于垂直数据格式
D. 不进行关联规则挖掘，依靠直觉判断商品关联

2、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

3、在进行数据分析项目时，需要对数据进行探索性分析。以下哪个工具常用于探索性数据分析？（ ）
A. Excel B. SPSS C. Python D. R

4、数据分析中的文本挖掘用于从文本数据中提取有价值的信息。假设要分析大量的客户评论数据，以了解客户对产品的满意度，以下哪种技术可能是关键的第一步？（ ）
A. 词频统计
B. 情感分析
C. 主题建模
D. 命名实体识别

5、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

6、当分析一个网站的用户访问数据，包括页面浏览量、停留时间、跳出率等，以改进网站的用户体验和布局设计。为了确定哪些页面需要重点优化，以下哪个指标可能是最有价值的？（ ）
A. 页面浏览量 B. 平均停留时间 C. 跳出率 D. 以上都是

7、在建立回归模型时，如果数据存在多重共线性，以下哪种方法可以缓解这个问题？（ ）
A. 对自变量进行中心化和标准化
B. 增加样本量
C. 剔除一些相关的自变量
D. 以上都是

8、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设我们要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的考试成绩，以下哪种假设检验方法可能适用？（ ）
A. t 检验
B. 方差分析
C. 卡方检验
D. 以上都有可能，取决于数据特点

9、在数据分析中，数据可视化的配色方案选择也很重要。假设要创建一个展示销售数据的图表，以下关于配色方案选择的描述，正确的是：（ ）
A. 随意选择喜欢的颜色，不考虑颜色的对比度和可读性
B. 使用过于鲜艳和刺眼的颜色组合，以吸引注意力
C. 遵循色彩理论和设计原则，选择对比度高、易于区分和视觉舒适的配色方案，使数据清晰可读，并根据数据的性质和重要性进行颜色映射
D. 不考虑色盲和色弱人群的观看体验，只追求美观

10、数据分析中的主成分分析（PCA）用于数据降维。假设要对一个高维的数据集进行降维，以下关于主成分分析的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 主成分是原始变量的线性组合，能够保留数据的大部分方差
B. 通过选择前几个主成分，可以在减少数据维度的同时尽量保持数据的重要信息
C. 主成分分析可以消除变量之间的相关性，但可能会导致数据的物理意义变得不明确
D. 主成分分析适用于任何类型的数据，不需要对数据进行预处理和标准化

11、在数据挖掘中，K-Means 聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于 K-Means 算法的缺点，不正确的是？（ ）
A. 对初始聚类中心敏感
B. 容易陷入局部最优解
C. 不能处理非球形的簇
D. 计算复杂度高

12、在数据分析中，对于高维度的数据，例如基因表达数据、图像数据等，需要进行降维处理以简化分析。以下哪种降维方法可能是常用的？（ ）
A. 主成分分析（PCA）
B. 线性判别分析（LDA）
C. 局部线性嵌入（LLE）
D. 以上都是

13、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

14、在数据分析中，异常值检测对于发现数据中的异常情况至关重要。假设要在一组生产数据中检测异常值，以下关于异常值检测方法的描述，正确的是：（ ）
A. 仅通过观察数据的分布，主观判断异常值，不使用任何定量方法
B. 采用单一的异常值检测算法，不考虑其局限性和数据特点
C. 综合运用多种异常值检测方法，结合数据的领域知识和业务背景，对检测结果进行评估和解释
D. 忽略异常值的存在，认为它们对数据分析结果没有影响

15、在数据分析中，特征工程用于从原始数据中提取有意义的特征。假设要对文本数据进行特征工程，以下关于特征工程的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以使用词频 - 逆文档频率（TF-IDF ）来衡量单词在文本中的重要性
B. 词嵌入技术，如 Word2Vec ，可以将单词表示为低维向量
C. 特征工程只需要考虑数据的数值特征，对于文本等非数值特征不需要处理
D. 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

16、对于一个具有大量数据的数据库，若要提高查询效率，以下哪种技术可能会被使用？（ ）
A. 缓存 B. 分区 C. 索引优化 D. 以上都是

17、数据分析中，假设检验是常用的方法之一。以下关于假设检验的描述，错误的是：（ ）
A. 原假设和备择假设是相互对立的
B. 当 P 值小于显著性水平时，拒绝原假设
C. 第一类错误是指错误地拒绝了原假设
D. 样本量越大，越容易犯第二类错误

18、数据分析中的数据质量评估包括准确性、完整性、一致性等多个方面。假设一个数据集在准确性方面表现良好，但在一致性方面存在问题，可能的原因是什么？（ ）
A. 数据录入时的错误
B. 不同数据源的数据整合不当
C. 数据更新不及时
D. 以上原因都有可能

19、在进行数据可视化时，颜色的选择和运用可以影响信息的传达效果。假设你要展示不同产品类别的销售业绩对比，以下关于颜色选择的原则，哪一项是最需要遵循的？（ ）
A. 选择鲜艳和对比度高的颜色，吸引观众注意力
B. 使用随机的颜色分配，增加视觉的多样性
C. 基于数据的逻辑和意义，选择有区分度且符合认知习惯的颜色
D. 只使用自己喜欢的颜色，不考虑数据的特点

20、在数据分析中，数据仓库的设计和实现需要考虑多个因素，其中数据粒度是一个重要的因素。以下关于数据粒度的描述中，错误的是？（ ）
A. 数据粒度是指数据的详细程度和汇总程度
B. 数据粒度越细，数据的存储和管理成本越高
C. 数据粒度越粗，数据的查询和分析效率越高
D. 数据粒度的选择只取决于数据的类型和规模，与数据分析的需求无关

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）在数据分析中，如何处理类别不平衡的多分类问题？请说明常见的处理方法和策略，并举例说明在实际应用中的效果。

2、（本题5分）在进行时间序列预测时，如何考虑外部因素的影响？请举例说明如何将外部因素纳入预测模型中。

3、（本题5分）在大数据分析中，如何进行数据的实时处理？请介绍相关的技术和框架，如 Spark Streaming、Flink 等，并举例说明其应用。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）某在线金融理财平台收集了用户投资数据、风险偏好、产品收益等。为用户提供个性化的理财建议，优化产品推荐。

2、（本题5分）某在线旅游平台掌握了不同季节不同目的地的旅游资源预订情况、价格波动趋势、游客满意度等。思考如何通过这些数据进行旅游资源整合和定价策略调整。

3、（本题5分）某在线花艺教学平台收集了学员学习成果、课程难度评价、花材采购需求等。优化花艺教学课程和花材供应。

4、（本题5分）一家美妆店收集了产品销售数据、顾客肤质信息、热门品牌等。为顾客提供个性化的美妆方案和产品推荐。

5、（本题5分）某网约车平台的专车服务存有数据，包括接单司机信息、乘客行程、服务评价、费用等。分析司机的个人信息与服务评价和费用之间的关系。

四、论述题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）在能源管理领域，企业的能源消耗数据、节能措施效果数据等逐渐完善。论述如何通过数据分析技术，像能源效率评估、节能潜力挖掘等，实现企业的节能减排目标，同时思考在数据采集精度受限、行业标准差异和能源价格波动影响方面的挑战及应对措施。

2、（本题10分）餐饮行业可以通过数据分析来优化菜单设计、库存管理和客户关系维护。以某连锁餐厅为例，阐述如何利用数据分析来确定热门菜品、控制食材成本、提高客户忠诚度，以及如何应对季节和地域因素对业务的影响。

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