仰恩大学《分布式数据库原理与应用》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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仰恩大学《分布式数据库原理与应用》2024-2025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15个小题，每小题1分，共15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、假设要分析一个电商平台的用户评论数据，以提取用户的意见和情感倾向。以下哪种自然语言处理技术和方法可能是关键的？（ ）
A. 词袋模型 B. 情感分析 C. 命名实体识别 D. 以上都是

2、数据分析中的回归分析用于建立自变量和因变量之间的关系模型。假设我们要研究房价与房屋面积、地理位置等因素的关系。以下关于回归分析的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 多元线性回归可以同时考虑多个自变量对因变量的影响
B. 回归模型的拟合优度可以通过 R 平方值来评估
C. 存在共线性问题时，回归模型的参数估计会不准确，但不影响预测效果
D. 可以通过逐步回归等方法选择对因变量有显著影响的自变量

3、在数据库中，若要对数据进行分组统计，以下哪个关键字通常会被使用？（ ）
A. GROUP BY
B. ORDER BY
C. WHERE
D. HAVING

4、当分析两个变量之间的关系时，如果散点图呈现出非线性的趋势，以下哪种方法可以更好地拟合这种关系？（ ）
A. 线性回归 B. 多项式回归 C. 逻辑回归 D. 岭回归

5、在数据挖掘中，聚类分析是一种常用的方法。以下关于聚类分析的描述，错误的是？（ ）
A. 可以将数据分成不同的类别
B. 类别之间的差异明显
C. 不需要事先指定类别数量
D. 聚类结果是绝对准确的

6、在进行数据分析时，数据采样是一种常见的技术。假设要从一个大规模的数据集中抽取样本进行分析，以下关于数据采样的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 随机采样能够保证每个数据点被抽取的概率相等，具有较好的代表性
B. 分层采样可以根据某些特征将数据集分层，然后从各层中抽取样本，以确保样本的多样性
C. 采样的样本量越大，分析结果就越接近总体的真实情况，但也会增加计算成本
D. 数据采样可以随意进行，不需要考虑数据的分布和特征

7、假设我们正在分析一家公司的销售数据，发现某个月的销售额异常高。在进一步分析时，首先应该考虑的因素是？（ ）
A. 促销活动
B. 数据录入错误
C. 市场需求突然增加
D. 竞争对手表现不佳

8、对于一个具有分类和数值型特征的数据集合，若要进行预处理，以下哪些步骤可能会被包括？（ ）
A. 编码分类特征 B. 处理异常值 C. 标准化数值型特征 D. 以上都是

9、在数据分析中，数据可视化常常用于呈现复杂的数据关系。以下关于数据可视化工具的说法中，错误的是？（ ）
A. Tableau 是一款功能强大的数据可视化软件，可连接多种数据源进行分析和展示
B. PowerBI 具有直观的界面和丰富的可视化图表类型，适合企业级数据分析
C. Excel 只能进行简单的数据可视化，对于大规模数据分析不够实用
D. 数据可视化工具的选择只取决于个人喜好，与数据类型和分析需求无关

10、在数据分析中，数据挖掘的算法和技术有很多，其中神经网络是一种常用的算法。以下关于神经网络的描述中，错误的是？（ ）
A. 神经网络可以用于分类、回归和聚类等问题
B. 神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层
C. 神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源
D. 神经网络的结果是确定性的，不会受到数据噪声和异常值的影响

11、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据整合在一起。假设要整合来自不同部门的销售数据、库存数据和客户数据，这些数据格式不一致且存在重复和冲突。以下哪种数据集成方法在处理这种复杂的数据整合问题时更能确保数据的一致性和准确性？（ ）
A. 基于 ETL 工具的集成
B. 手动编写代码进行集成
C. 直接合并数据，忽略冲突
D. 随机选择部分数据进行集成

12、在构建数据分析模型时，模型评估指标是衡量模型性能的重要依据。假设你建立了一个客户流失预测模型，以下关于评估指标的选择，哪一项是最能反映模型实际效果的？（ ）
A. 准确率，即正确预测的比例
B. 召回率，即正确预测流失客户的比例
C. F1 值，综合考虑准确率和召回率
D. 均方误差，衡量预测值与实际值的差异

13、在数据分析中的分类算法评估指标中，以下关于准确率和召回率的说法，不正确的是（ ）
A. 准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例
B. 召回率是指被正确分类的正例样本数占实际正例样本数的比例
C. 在某些情况下，准确率和召回率可能存在矛盾，需要根据具体问题权衡二者的重要性
D. 为了综合评估分类算法的性能，只需要关注准确率和召回率其中一个指标即可，另一个可以忽略

14、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

15、在数据分析中，数据挖掘的应用领域有很多，其中金融领域是一个重要的应用领域。以下关于数据挖掘在金融领域的应用，错误的是？（ ）
A. 数据挖掘可以用于风险评估和信用评分
B. 数据挖掘可以用于市场预测和投资决策
C. 数据挖掘可以用于客户关系管理和营销活动
D. 数据挖掘的结果可以直接用于金融交易，无需人工干预

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）关联规则挖掘常用于发现数据中的潜在关联，阐述 Apriori 算法的基本思想和步骤，并举例说明其在商业领域的应用。

2、（本题5分）在进行数据分析时，如何处理数据中的缺失值和异常值同时存在的情况？列举至少两种综合处理方法，并举例说明。

3、（本题5分）简述数据仓库中的存储过程的作用和编写原则，说明如何通过存储过程提高数据处理的效率和可维护性。

4、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的伦理风险评估，包括数据歧视、隐私泄露等方面的评估和防范措施。

三、论述题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）在文化娱乐产业，影视作品的播放数据、观众评论数据等不断积累。探讨如何利用数据分析方法，比如热门题材预测、作品口碑分析等，指导文化产品的创作和推广，同时研究在数据样本代表性、文化价值观传递和版权保护方面所面临的困难及解决途径。

2、（本题5分）在房地产行业，数据分析可用于市场趋势预测、房价评估、客户需求分析等。论述如何运用数据分析辅助房地产投资决策、项目开发规划、销售策略制定，并分析政策对房地产数据分析的影响。

3、（本题5分）在金融衍生品的定价中，如何运用数据分析和数学模型确定合理的价格，管理市场风险。

4、（本题5分）在零售行业，客户忠诚度计划产生了大量的数据。讨论如何运用数据分析来评估客户忠诚度计划的效果，识别高价值客户，制定针对性的营销策略，以提高客户留存率和消费频率。

5、（本题5分）医疗健康领域的可穿戴设备产生了个人健康数据，如何对这些数据进行分析以提供个性化的健康建议和疾病预防？请论述数据分析在健康管理中的应用、数据的可靠性验证以及与医疗机构的整合问题。

四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）一家珠宝品牌的定制首饰业务收集了数据，包括客户需求、设计方案、制作成本、销售价格等。研究客户需求与设计方案和制作成本的关联。

2、（本题10分）一家数码产品专卖店拥有销售数据、产品热度、顾客咨询问题等。调整数码产品的进货策略和销售重点。

3、（本题10分）某金融公司拥有客户的信用记录、贷款金额、还款情况等数据。分析客户的信用风险，构建信用评估模型，以降低贷款违约率。

4、（本题10分）某社交媒体平台积累了用户的话题参与度、群组活动数据、信息传播路径等。探讨怎样利用这些数据进行社区运营和内容推荐优化。

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