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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页石家庄幼儿师范高等专科学校《华为HCIA-GausDB应用开发实训》

2023-2024学年第二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、在进行数据分析时,如果需要对数据进行缺失值处理,同时考虑数据的分布特征,以下哪种方法较为合适?()A.随机森林插补B.基于聚类的插补C.基于回归的插补D.以上都不是2、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3、假设要分析某电商平台用户的购买行为随时间的变化趋势,以下哪种可视化方法较为合适?()A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图4、在进行数据分析项目时,与业务部门的有效沟通是至关重要的。假设数据分析团队得出的结论与业务部门的预期不符,以下哪种做法可能是最恰当的?()A.坚持数据分析结果,要求业务部门接受B.重新检查分析过程,看是否存在错误C.与业务部门深入讨论,了解他们的需求和关注点D.放弃当前分析,按照业务部门的意见修改结论5、数据分析中的数据探索不仅包括数值型数据,也包括类别型数据。假设要分析一个包含职业信息的类别型数据集,以下哪种方法可能有助于了解不同职业的分布情况?()A.计算每个职业的频数B.绘制职业的直方图C.进行职业的聚类分析D.以上方法都可以6、假设要分析某网站不同页面的访问量分布情况,以下哪种图表能够直观地展示访问量的集中程度和离散程度?()A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都不是7、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8、在数据分析中,数据可视化是一种重要的手段。以下关于数据可视化的描述中,错误的是?()A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据B.数据可视化可以通过图表、图形等形式展示数据的特征和趋势C.数据可视化只适用于大型数据集,对于小数据集没有太大作用D.数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性9、假设正在分析一个网站的用户行为数据,以优化网站布局。以下关于用户行为分析的描述,正确的是:()A.只关注用户的点击次数,就能了解用户的兴趣和偏好B.页面停留时间越短,说明用户对该页面越感兴趣C.分析用户的访问路径可以发现网站的热门页面和流程瓶颈D.用户的注册信息对分析用户行为没有帮助10、在时间序列数据分析中,除了预测未来值,还可以进行季节性分析。假设我们有一个销售数据的时间序列,显示出明显的季节性特征,以下哪种方法可以用于提取和分析季节性成分?()A.季节指数法B.移动平均季节分解法C.加法模型D.以上都是11、在数据分析中,数据抽样的方法有很多,其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中,错误的是?()A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性D.随机抽样只适用于大规模数据集,对于小数据集无法使用12、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13、在数据挖掘中,以下哪种算法常用于对客户进行分类,以实现精准营销?()A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则挖掘算法D.神经网络算法14、在数据挖掘中,若要发现数据中隐藏的模式和关联规则,以下哪种算法是常用的?()A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.随机森林算法15、在数据分析中的关联规则挖掘中,以下关于支持度和置信度的说法,错误的是()A.支持度表示项集在数据集中出现的频率,用于衡量规则的普遍性B.置信度表示在包含前提条件的事务中同时包含结论的概率,用于衡量规则的可靠性C.通常情况下,支持度和置信度越高,关联规则越有价值D.只关注支持度或置信度其中一个指标就可以确定有效的关联规则,另一个指标可以忽略16、数据分析中的特征选择旨在从众多特征中挑选出最有价值的特征。假设要从一组高度相关的特征中进行选择,以下哪种方法可能是合适的?()A.基于相关性的特征选择B.基于递归消除的特征选择C.基于随机森林的特征重要性评估D.以上方法都可以17、在数据分析中,数据分析的方法有很多,其中聚类分析是一种常用的方法。以下关于聚类分析的描述中,错误的是?()A.聚类分析可以将数据分为不同的类别,使得同一类中的数据具有相似的特征B.聚类分析的结果可以用聚类中心和聚类半径来表示C.聚类分析可以用于数据的分类和预测D.聚类分析的算法有多种,如k-means聚类、层次聚类等18、数据分析中的回归分析用于建立变量之间的定量关系。假设要建立一个线性回归模型来预测气温对空调销量的影响。如果模型的残差呈现出明显的非线性模式,可能表明什么?()A.应该使用非线性回归模型来改进预测效果B.数据中存在异常值,需要进行处理C.模型的拟合效果很好,无需进一步改进D.收集的数据不足以进行有效的分析19、在数据清洗过程中,若发现数据存在异常值,以下哪种处理方式较为合理?()A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式20、数据分析中的数据质量评估需要从多个方面衡量数据的优劣。假设要评估一个收集的市场调研数据的质量,包括准确性、完整性、一致性和时效性等方面。以下哪种数据质量评估指标在综合评估数据质量时更具全面性和客观性?()A.数据质量得分B.数据质量矩阵C.数据质量报告D.以上方法效果相同二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明在数据分析中如何进行数据的版本控制和数据溯源,解释其重要性和实现的方法,并举例说明在实际项目中的应用。2、(本题5分)在数据分析中,如何进行数据的降采样和升采样?请说明它们的目的和方法,并举例说明其应用场景。3、(本题5分)阐述数据仓库中的缓慢变化维的处理方法,如直接覆盖、添加新行等,并说明如何根据业务需求选择合适的处理方式。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)某连锁酒店收集了各分店的入住率、客户评价、价格等数据。分析不同分店的经营状况,制定定价和营销策略,提升整体业绩。2、(本题5分)某在线课程平台收集了学生的课程完成率、作业提交情况、教师评价等。研究怎样借助这些数据评估课程质量和教师教学效果。3、(本题5分)某智能家居公司掌握了产品销售数据、用户使用习惯、售后反馈等。改进产品功能和服务,满足用户对智能家居的需求。4、(本题5分)某办公用品电商平台拥有商品销售数据、企业采购行为、市场趋势等。分析企业办公用品的采购需求,提供定制化服务。5、(本题5分)某电影制作公司掌握了电影的票房数据、观众评价、社交媒体热度等信息。探讨怎样利用这些数据指导电影的选题和制作决策。四、论述题(本大题共2个小题,共20分)1、(本题10分)游戏行业利用数据分析

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