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23春《大数据技术与应用》作业4-0 试卷总分:100 得分:100 一、单选题 (共 15 道试题,共 60 分) 1.用训练好的随机森林对样本进行类别预测的语句是 A.from sklearn.tree import DecisionTreetClassifier B.c
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Q-210969415
23春《大数据技术与应用》作业4-0
4.报表的数据源可以是( )
A.表或视图
B.表或查询
C.表、查询或视图
D.表或其他报表
答案:A
5.操作对象只能是一个表的关系运算是( )
A.联接和选择
B.联接和投影
C.选择和投影
D.自然连接和选择
答案:C
6.下列叙述中正确的是( )
A.为了建立一个关系，首先要构造数据的逻辑关系
B.表示关系的二维表中各元组的每一个分量还可以分成若干数据项
C.一个关系的属性名表称为关系模式
D.一个关系可以包括多个二维表
答案:A
7.在创建数据库表结构时，为该表中一些字段建立普通索引，其目的是( )
A.改变表中记录的物理顺序
B.为了对表进行实体完整性约束
C.加快数据库表的更新速度
D.加快数据库表的查询速度
答案:D
8.SQL语句中删除视图的命令是( )
A.DROP TABLE
B.DROP VIEW
C.ERASE TABLE
D.ERASE VIEW
答案:B
9.设有两个数据库表，父表和子表之间是一对多的联系，为控制子表和父表的关联，可以设置“参照完整性规则”，为此要求这两个表( )
A.在父表连接字段上建立普通索引，在子表连接字段上建立主索引
B.在父表连接字段上建立主索引，在子表连接字段上建立普通索引
C.在父表连接字段上不需要建立任何索引，在子表连接字段上建立普通索引
D.在父表和子表的连接字段上都要建立主索引
答案:B
10.以下所列各项属于命令按钮事件的是( )
A.Parent
B.This
C.ThisForm
D.Click
答案:D
11.在Visual FoxPro 中以下叙述正确的是( )
A.利用视图可以修改数据
B.利用查询可以修改数据
C.查询和视图具有相同的作用
D.视图可以定义输出去向
答案:A
.现代企业制度的核心是（）。
A.产权清晰
B.责任明确
C.政企分开
D.管理科学
答案:A
2.（）指对企业的微观构造及其相关制度安排所作出的一系列界定、规制与约束的总和，具体表现为企业组织、运营、管理等一系列行为的规范化和制度化。
A.企业制度
B.企业战略
C.企业使命
D.企业远景
答案:A
3.1961年12月，美国著名管理学教授（）发表了《管理理论的丛林》一文,对现代管理理论中的各种学派加以了分类和详细说明。
A.享利·普尔
B.麦卡勒姆
C.泰罗
D.哈罗德?孔茨
答案:D
4.被誉为“科学管理之父”的管理学家是 （ ）
A.欧文
B.韦伯
C.法约尔
D.泰罗
答案:D
5.系统最基本的特征是（）。
A.集合性
B.层次性
C.相关性
D.动态性
答案:A
6.一般认为管理科学是从美国管理学家( )开始出现的。
A.享利·普尔
B.麦卡勒姆
C.泰罗
D.法约尔
答案:C
7.民主管理是一种以（ ）为中心的管理。
A.事
B.效率
C.民主权利
D.人
答案:D
8.泰罗在管理方面的主要著作是 ( )。
A.《工业管理与一般管理》
B.《科学管理原理》
C.《管理学一般原理》
D.《组织》
答案:B
9.()是由上级主管部门下达的起导向作用的计划。
A.指导性计划
B.指令性计划
C.短期计划
D.长期计划
答案:A
二、多选题 (共 13 道试题,共 26 分)
10.企业决策的类型按决策的重要性分包括（）。
A.长期决策
B.战略决策
C.战术决策
D.业务决策
答案:BCD
11.企业文化的功能包括（）。
A.导向功能
B.凝聚功能
C.激励功能
D.约束功能
答案:ABCD
12.计划作为一种管理功能，具有如下特点（）
A.计划具有目的性
B.计划具有普遍性
C.计划具有适应性
D.计划具有经济性
答案:ABCD
12.设有表示学生选课的三张表，学生S（学号，姓名，性别，年龄，身份证号），课程C（课号，课名），选课SC（学号，课号，成绩），则表SC的关键字（键或码）为( )
A.课号，成绩
B.学号，成绩
C.学号，课号
D.学号，姓名，成绩
答案:C
13.MODIFY STRUCTURE命令的功能是( )
A.修改记录值
B.修改表结构
C.修改数据库结构
D.修改数据库或表结构
答案:B
14.在超市营业过程中，每个时段要安排一个班组上岗值班，每个收款口要配备两名收款员配合工作，共同使用一套收款设备为顾客服务，在超市数据库中，实体之间属于一对一关系的是( )
A.“顾客”与“收款口”的关系
B.“收款口”与“收款员”的关系
C.“班组”与“收款口”的关系
D.“收款口”与“设备”的关系
答案:D
15.下面关于类、对象、属性和方法的叙述中，错误的是( )
A.类是对一类相似对象的描述，这些对象具有相同种类的属性和方法
B.属性用于描述对象的状态，方法用于表示对象的行为
C.基于同一个类产生的两个对象可以分别设置自己的属性值
D.通过执行不同对象的同名方法，其结果必然是相同的
答案:D
16.在查询设计器环境中，“查询”菜单下的“查询去向”命令指定了查询结果的输出去向，输出去向不包括( )
A.临时表
B.表
C.文本文件
D.屏幕
答案:C
17.以下关于“查询”的描述正确的是( )
A.查询保存在项目文件中
B.查询保存在数据库文件中
C.查询保存在表文件中
D.查询保存在查询文件中
答案:D
试卷总分:100 得分:100
一、单选题 (共 15 道试题,共 60 分)
1.用训练好的随机森林对样本进行类别预测的语句是
A.from sklearn.tree import DecisionTreetClassifier
B.clf=DecisionTreetClassifier()
C.clf.fit(Xtrain,Ytrain)
D.predictions=clf.predict(Xtest)
2.以下不是数据可视化工具库的是（）
A.pandas
B.matplotlib
C.matlab
D.seaborn
3.数据集{1,2,3,5,7,8,9}的中位数是
A.3
B.5
C.7
D.4
4.下面代码能够提取模糊C均值聚类算法类簇中心特征的语句是
A.from fcmeans import FCM
B.fcm=FCM(n_clusters=4)
C.fcm.fit(X)
D.fcm_centers=fcm.cednters
5.局部异常因子(LOF)算法属于
A.基于统计的异常值检测方法
B.基于密度的异常检测方法
C.基于聚类的异常值检测
D.基于决策树的异常检测
6.逻辑回归中的"逻辑"是指
A.规则
B.Sigmoid函数
C.学者名字
D.以上都不对
7.数据集{1,2,2,2,3,4}的众数是
A.1
B.2
C.3
D.4
8.利用pandas处理数据缺失值时，用于发现缺失值的函数为
A.isnull
B.head
C.tail
D.info
9.利用pandas处理数据缺失值时，用于填充缺失值的函数为
A.isnull
B.head
C.fillna
D.dropna
10.关联规则最基础的元素是
A.项
B.项集
C.超项集
D.子项集
11.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifiernknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) n上面代码中可以看出，KNN分类器的k值设置为
A.1
B.2
C.3
D.4
12.决策树生成过程中，以信息增益率作为特征选择准则生成决策树的算法是
A.ID3
B.C4.5
C.CART
D.以上都不对
13.决策树生成过程的停止条件
A.当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分
B.当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分
C.当前结点包含的样本集合为空，不能划分
D.以上都不对
14.用训练好的LOF实例判断数据是否异常，正常样本用1表示，异常样本用-1表示的语句
A.from sklean.neighbors import LocalOutlierFactor
B.clf=LocalOutlierFactor(n_neighbors=20)
C.y_pred=clf.fit_predict(X)
D.X_scores = clf.negative_outlier_factor_
15.处理缺失值的方法有删除和（）
A.替换
B.复制
C.修改
D.屏蔽
二、多选题 (共 5 道试题,共 20 分)
16.常用的分类方法包括
A.朴素贝叶斯分类器
B.决策树
C.KNN
D.以上都不对
17.定性数据包括
A.有序数据
B.无序数据
C.定类等级数据
D.定性等级数据
18.数据挖掘（Data Mining）则是知识发现（KDD）的核心部分，它指的是从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为
A.规则
B.概念
C.规律
D.模式
19.异常检测的难点
A.不能明确定义何为正常，何为异常，在某些领域正常和异常并没有明确的界限
B.数据本身存在噪声，致使噪声和异常难以区分
C.正常行为并不是一成不变，也会随着时间演化，如正常用户被盗号之后，进行一系列的非法操作
D.难以获取标记数据，没有数据，再好的算法也是无用
20.分箱法包括
A.等深分箱
B.众数分箱
C.等宽分箱
D.以上都不对
三、判断题 (共 5 道试题,共 20 分)
21.众数在一组数据中只有一个
22.因为 Bayes 理论能够帮助理解基于概率估计的复杂现况，所以它成为了数据挖掘和概率论的基础
23.下四分位数是指 数据从大到小排列排在第25%位置的数字，即最小的四分位数(下四分位数)
24.高层次数据无法向低层次转化，会出现F
25.描述性数据分析属于比较高级复杂的数据分析手段
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