裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁泉州工藝美術(shù)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)挖掘與深度學(xué)習(xí)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個電商平臺需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法，哪一項是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集2、對于一個需要處理大量文本數(shù)據(jù)的自然語言處理系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠進(jìn)行詞干提取和詞形還原？（）A.詞法分析工具B.句法分析工具C.語義理解工具D.以上都不是3、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性，通常采用冗余技術(shù)。以下哪種冗余方式在存儲成本和可靠性之間取得較好的平衡？（）A.鏡像B.奇偶校驗C.糾錯編碼D.副本4、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機分區(qū)5、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場景。如果一個企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用6、大數(shù)據(jù)中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點。以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的距離來識別離群點C.基于密度的方法通過計算數(shù)據(jù)點的局部密度來檢測異常D.異常檢測的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況7、在大數(shù)據(jù)的異常檢測中，基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點。假設(shè)我們有一個二維的數(shù)據(jù)空間，以下哪種基于密度的異常檢測算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)采樣是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對一個非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，但由于資源限制無法處理全部數(shù)據(jù)，以下哪種采樣方法可能導(dǎo)致偏差較大？（）A.簡單隨機采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.方便采樣9、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個重要的框架。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.支持多種計算框架在同一集群上運行B.對內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲和管理D.提供了資源隔離和共享機制10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和應(yīng)用場景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實際情況進(jìn)行評估和驗證11、在處理大數(shù)據(jù)時，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴展性而受到關(guān)注。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點，以下說法錯誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理，更注重數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時更改，無需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和管理，對于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲、文檔數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫等多種類型12、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是13、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。假設(shè)有一個包含客戶購買行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體，以便進(jìn)行個性化營銷。以下哪種聚類算法在這種情況下可能不太適用？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.線性回歸14、數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié)，其目的是去除噪聲和糾正數(shù)據(jù)中的錯誤。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除可以去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄B.缺失值處理通常采用刪除含有缺失值的記錄或者填充缺失值的方法C.異常值檢測可以通過統(tǒng)計方法或者機器學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)D.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)采集階段進(jìn)行一次，后續(xù)無需再次處理15、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有很多優(yōu)點。假設(shè)一個應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫請求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）16、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考17、對于一個大型電商平臺，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗18、在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r監(jiān)測車輛的運行狀態(tài)，提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施，如道路和停車場的建設(shè)D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在城市交通，對長途運輸?shù)淖饔糜邢?9、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定至關(guān)重要。假設(shè)一個跨國企業(yè)在不同地區(qū)有多個分支機構(gòu)，數(shù)據(jù)格式和定義存在差異。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的描述，正確的是：（）A.為每個地區(qū)制定獨立的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以適應(yīng)本地需求B.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，強制所有分支機構(gòu)遵循C.參考行業(yè)最佳實踐，結(jié)合企業(yè)自身特點制定靈活的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)無需嚴(yán)格執(zhí)行，可根據(jù)實際情況靈活調(diào)整20、對于一個需要實時處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，例如實時監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫21、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行定制化處理22、大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析市場數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確的信用評估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風(fēng)險防控能力23、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時，需要考慮計算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)資源的動態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計算平臺D.以上都是24、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提??？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析25、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時效性D.數(shù)據(jù)的存儲格式26、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)預(yù)處理需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行定制化處理27、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了支持海量小文件的存儲和訪問，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是28、假設(shè)一個社交媒體平臺擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評論、私信等。為了對這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機器學(xué)習(xí)中的支持向量機算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷29、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用，哪項描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機器學(xué)習(xí)提供有價值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)是完全獨立的領(lǐng)域，沒有相互交叉和融合的部分30、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預(yù)測性分析、規(guī)范性分析等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯誤的是（）。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預(yù)測性分析用于預(yù)測未來的趨勢和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含商品評價數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析，統(tǒng)計積極評價和消極評價的數(shù)量。2、（本題5分）使用Java語言和MySQL數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng)，用于存儲和查詢大量的餐飲訂單數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定餐廳在特定時間段的訂單量和銷售額。3、（本題5分）用Java實現(xiàn)一個程序，處理一個包含電商平臺商品退貨數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出退貨率最高的5種商品，并計算它們的平均退貨率。4、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含城市路燈照明數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出照明時間最長的10條街道，并計算這些街道的平均照明時間。5、（本題5分）用Scala實現(xiàn)一個程序，處理來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量數(shù)據(jù)。找出數(shù)據(jù)傳輸量最大的10個設(shè)備，并計算它們的平均數(shù)據(jù)傳輸