深圳北理莫斯科大学《数据库原理与设计实验》2024-2025学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共2页深圳北理莫斯科大学《数据库原理与设计实验》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30个小题，每小题1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、在数据分析中，建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，适用于简单的预测问题B.决策树模型易于理解和解释，但可能会出现过拟合的问题C.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，性能通常优于单个决策树D.预测模型一旦建立，就不需要根据新的数据进行更新和调整2、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。假设我们有一个包含房屋属性（面积、房间数量、地理位置等）和价格的数据集，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始特征进行建模，无需进行任何特征转换和构建B.对地理位置进行独热编码可以有效地将其纳入模型C.特征缩放对模型的性能没有影响，可忽略D.增加一些与房屋价格无关的特征，能够提高模型的准确性3、在数据库设计中，若要存储学生的课程成绩，以下哪种数据类型较为合适？（）A.整数型B.浮点型C.字符型D.日期型4、在数据分析中，数据预处理包括数据标准化、归一化等操作。假设要对不同量级的数据进行处理，以下关于数据预处理的描述，哪一项是不准确的？（）A.标准化可以将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，使得不同特征具有可比性B.归一化可以将数据映射到特定的区间，如[0,1]，但可能会改变数据的分布C.数据预处理对后续的分析和建模影响不大，可以根据个人喜好选择是否进行D.对于数值型数据和分类型数据，需要采用不同的数据预处理方法5、对于一个包含时间戳的数据，若要按照时间顺序进行分组并计算每组的统计量，以下哪种方法在Python中较为便捷？（）A.使用pd.Grouper函数B.自定义函数进行分组C.先对时间戳进行排序，再进行分组D.以上方法都可行6、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7、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8、在数据分析中，数据质量的评估指标有很多，其中准确性是一个重要的指标。以下关于准确性的描述中，错误的是？（）A.准确性是指数据与实际情况的符合程度B.准确性可以通过计算数据的误差率来衡量C.提高数据的准确性可以通过数据清洗和验证等方法来实现D.数据的准确性只与数据的来源有关，与数据分析的方法和工具无关9、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10、数据分析中的因果推断用于确定变量之间的因果关系。假设要研究广告投放是否导致销售额增长，以下关于因果推断方法的描述，正确的是：（）A.仅仅基于相关性分析就得出因果结论，不考虑其他潜在因素B.不进行实验设计和控制变量，直接观察数据C.采用随机对照实验、工具变量法、双重差分法等因果推断方法，控制混杂因素，进行严谨的分析和推断，并评估因果关系的强度和可靠性D.认为因果关系是显而易见的，不需要进行专门的分析和验证11、在进行数据分析时，可能需要对多个数据集进行合并和整合。假设你有来自不同部门的销售数据和客户数据，以下关于数据合并的注意事项，哪一项是最关键的？（）A.确保数据的格式和字段名称一致，便于合并B.不考虑数据的重复和冲突，直接合并C.只合并部分重要的数据字段，忽略其他D.随意选择合并的顺序和方式12、数据分析中的生存分析用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者的生存时间。以下关于生存分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以计算生存率、中位生存时间等指标B.Cox比例风险模型常用于生存分析中的风险因素评估C.生存分析只适用于医学领域，在其他领域没有应用D.可以考虑协变量对生存时间的影响13、数据分析中的推荐系统广泛应用于电商、娱乐等领域。假设要为一个在线音乐平台构建推荐系统，根据用户的历史播放记录和偏好为其推荐歌曲。以下哪种推荐算法在处理这种音乐推荐场景时更能满足用户的个性化需求？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于知识的推荐D.混合推荐14、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据合并在一起。假设要将来自不同数据库的客户信息和交易数据集成，以下哪个问题可能是最具挑战性的？（）A.数据格式不一致B.数据字段的命名差异C.数据的重复和冲突D.以上问题都很具有挑战性15、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16、在数据分析项目中，与利益相关者的沟通和理解需求至关重要。假设你正在为一家企业进行数据分析，以下关于需求沟通的方法，哪一项是最有效的？（）A.使用大量的技术术语和复杂的图表来解释分析过程B.以通俗易懂的语言，结合实际案例说明分析的目标和结果C.只与技术人员沟通，忽略非技术背景的利益相关者D.不与利益相关者沟通，自行决定分析的方向和重点17、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18、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能够准确地描述数据特征。假设我们正在分析一组学生的考试成绩。以下关于统计指标的描述，哪一项是错误的？（）A.平均数能够反映数据的集中趋势，但容易受到极端值的影响B.中位数不受极端值的影响，能更稳健地表示数据的中心位置C.标准差越大，说明数据的离散程度越小，数据越稳定D.方差是标准差的平方，同样可以反映数据的离散程度19、假设要分析某产品在不同地区的销售情况，同时考虑地区的经济发展水平和人口密度等因素，以下哪种分析方法较为合适？（）A.方差分析B.多元回归分析C.因子分析D.对应分析20、数据分析中的主成分分析（PCA）常用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集，包含多个相关的特征。通过PCA降维后，如果解释方差的比例较低，可能意味着什么？（）A.降维效果较好，保留了主要信息B.丢失了较多的重要信息，需要重新考虑降维方法C.原始数据的质量较差D.对后续的分析和建模没有影响21、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22、在数据分析中，数据仓库的建设需要考虑多个因素，其中数据模型是一个重要的因素。以下关于数据模型的描述中，错误的是？（）A.数据模型是对数据的组织和存储方式的抽象描述B.数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次C.数据模型的设计应该考虑数据的完整性、一致性和可扩展性D.数据模型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23、在进行数据分析时，选择合适的统计指标对于描述数据特征非常重要。假设要分析一组学生的考试成绩分布情况，包括成绩的集中趋势和离散程度。以下哪个统计指标组合最能全面地描述数据的分布特征？（）A.均值和标准差B.中位数和方差C.众数和极差D.以上指标都不够全面24、数据分析中，数据分析方法的有效性可以通过多种方式进行评估。以下关于数据分析方法有效性评估的说法中，错误的是？（）A.数据分析方法的有效性可以通过与实际情况进行对比来评估B.数据分析方法的有效性可以通过与其他方法进行比较来评估C.数据分析方法的有效性可以通过模拟数据进行测试来评估D.数据分析方法的有效性一旦确定就不能再进行调整和改进25、假设要分析两个变量之间是否存在因果关系，以下哪种方法较为合适？（）A.相关性分析B.格兰杰因果检验C.回归分析D.以上都不是26、某电商平台想要了解商品销量与广告投入之间的关系，收集了大量数据。以下关于数据预处理的步骤，不正确的是？（）A.检查数据的完整性B.直接删除所有缺失值C.处理异常值D.对数据进行标准化27、在进行数据分析时，如果需要对数据进行降维并保留数据的主要特征，以下哪种方法基于矩阵分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.独立成分分析D.以上都是28、在数据分析的假设检验中，假设要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额。收集了实施前后的销售数据，以下哪种假设检验方法可能是合适的选择？（）A.t检验，比较两组均值B.方差分析，比较多组均值C.卡方检验，检验分类变量的关系D.不进行假设检验，主观判断营销策略的效果29、数据分析中，数据挖掘算法的性能可以通过多种指标进行评估。以下关于数据挖掘算法性能评估指标的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘算法的性能可以通过准确率、召回率、F1值等指标进行评估B.数据挖掘算法的性能评估指标应根据具体的问题和数据特点来选择C.数据挖掘算法的性能评估指标只需要考虑算法的准确性，其他因素可以忽略不计D.数据挖掘算法的性能评估应在不同的数据集上进行测试，以确保结果的可靠性30、在进行数据可视化时，颜色的选择有一定的技巧。以下关于颜色使用的描述，错误的是：（）A.避免使用过多的颜色，以免造成视觉混乱B.颜色的亮度和饱和度差异越大，对比越明显C.可以随意选择颜色，只要自己觉得美观就行D.对于重要的数据，可以使用醒目的颜色突出显示二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析在在线教育平台的学习行为数据中，如何发现学生的学习习惯和问题，提供个性化的学习建议和辅导。2、（本题5分）在农业领域，气候、土壤和作物生长数据对于精准农业至关重要。以某大型农场为例，阐述如何利用数据分析实现精准施肥、灌溉优化、病虫害预测，以及如何应对农业数据的时空复杂性和不确定性。3、（本题5分）在农业保险领域，农作物受灾数据、保险理赔数据等日益重要。探讨如何利用数据分析方法，比如灾害风险评估、保险费率制定等，优化农业保险业务，同时研究在数据采集困难、灾害预测准确性和政策补贴影响方面所面临的困难及解决途径。4、（本题5分）在金融市场的流动性管理中，如何运用数据分析监测资金流动和市场流动性状况，防范流动性风险。5、（本题5分）在金融机构的反洗钱监测中，如何运用数据分析识别异常交易模式和可疑账户，防范洗钱活动。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述数据预处理的步骤和目的，包括数据标准化、归一化等操作，并解释为什么数据预处理对后续分析至关重要。2、（本题5分）描述数据可视化中的动态可视化技术，如动画、交互可视化等的特点和适用场景，并举例说明在实时数据监测中的应用。3、（本题5分）阐述在数据分析中，如何评估模型的泛化能力，包括使用交叉验证等技术，解释其原理和作用，并说明如何提高模型的泛化能力。4、（本题5分）阐述