中南民族大學(xué)《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中南民族大學(xué)《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》

2021-2022學(xué)年第一學(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、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2、在大數(shù)據(jù)分析中，為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時間序列分析D.以上都是3、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量4、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫5、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)。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過算法推測填充缺失值D.對缺失值不做任何處理6、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對海量數(shù)據(jù)進行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時間、交易金額、交易地點等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹7、某電商平臺擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、評價記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對這些數(shù)據(jù)進行深入的分析。在這個過程中，以下哪項技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)8、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮硬件資源的優(yōu)化利用。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)處理集群，需要根據(jù)任務(wù)的特點和資源需求來分配計算和存儲資源。以下哪種資源管理策略最能提高硬件資源的利用率？（）A.靜態(tài)資源分配B.動態(tài)資源分配C.基于預(yù)測的資源分配D.隨機資源分配9、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是10、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Kafka常用于消息隊列。以下關(guān)于Kafka的特點，哪一項是不正確的？（）A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴展性和容錯性D.不適合處理實時性要求極高的消息11、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題C.技術(shù)人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足12、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了支持動態(tài)擴展和靈活的數(shù)據(jù)模型，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型通常被選擇？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機備份14、對于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進行大數(shù)據(jù)處理時，以下哪種技術(shù)可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析15、大數(shù)據(jù)分析方法有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯誤的是（）。A.關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇C.分類分析用于預(yù)測數(shù)據(jù)屬于哪個類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法16、在大數(shù)據(jù)安全方面，數(shù)據(jù)加密是一種重要的保護手段。以下關(guān)于對稱加密算法和非對稱加密算法的比較，哪一項是不正確的？（）A.對稱加密算法的加密和解密速度通常比非對稱加密算法快B.非對稱加密算法的密鑰管理比對稱加密算法更簡單C.對稱加密算法適用于大量數(shù)據(jù)的加密，非對稱加密算法適用于數(shù)字簽名等場景D.對稱加密算法的安全性比非對稱加密算法高17、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)18、假設(shè)要對海量的圖像數(shù)據(jù)進行分類和識別，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型通常表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)19、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種應(yīng)用。假設(shè)一個在線視頻平臺需要為用戶推薦個性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹20、大數(shù)據(jù)分析中的機器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進行分類和預(yù)測，如預(yù)測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務(wù)C.強化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因為其對數(shù)據(jù)量和計算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色21、在進行大數(shù)據(jù)分析時，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行采樣。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，正確的是？（）A.隨機采樣可以保證樣本的代表性B.分層采樣適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況C.采樣會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，應(yīng)盡量避免D.系統(tǒng)采樣比隨機采樣更準(zhǔn)確22、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購買行為進行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦23、在大數(shù)據(jù)的存儲中，為了應(yīng)對數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴展性。假設(shè)一個數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴展存儲容量的方案。以下哪種存儲架構(gòu)最具有可擴展性？（）A.縱向擴展（ScaleUp）B.橫向擴展（ScaleOut）C.混合擴展D.以上架構(gòu)都不具有可擴展性24、在大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)中，Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）具有重要地位。以下關(guān)于HDFS的特點，哪一項描述不太準(zhǔn)確？（）A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)副本數(shù)量可以由用戶自定義C.具有較高的數(shù)據(jù)讀寫并發(fā)性能D.不適合存儲小文件25、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個組織擁有多個部門，每個部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標(biāo)準(zhǔn)。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標(biāo)準(zhǔn)B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù)，互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)26、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險評估、市場風(fēng)險預(yù)測、操作風(fēng)險監(jiān)測等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中應(yīng)用的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險評估，提高金融機構(gòu)的風(fēng)險管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場風(fēng)險預(yù)測，提高金融機構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險監(jiān)測，加強金融機構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融27、在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集是第一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集方法的敘述，不正確的是（）A.系統(tǒng)日志采集是通過對信息系統(tǒng)產(chǎn)生的日志進行收集和分析B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以從互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量的數(shù)據(jù)C.傳感器數(shù)據(jù)采集主要用于獲取物理世界中的實時數(shù)據(jù)D.手工錄入是最常用且高效的數(shù)據(jù)采集方式，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集28、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上都是29、在大數(shù)據(jù)的聚類評估中，有多種指標(biāo)可以用來衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對一個數(shù)據(jù)集進行了聚類，以下哪個指標(biāo)不適合評估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率30、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問題發(fā)生的原因C.預(yù)測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預(yù)二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫，編寫一個程序來緩存用戶的個性化設(shè)置和偏好。當(dāng)用戶再次登錄時，直接加載緩存的設(shè)置，提供個性化服務(wù)。2、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個程序?qū)σ粋€大型的數(shù)值數(shù)據(jù)集進行并行計算。計算數(shù)據(jù)集的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計量。3、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的用戶購買商品組合數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)分析，找出經(jīng)常一起購買的商品組合。4、（本題5分）利用Java語言和Cassandra數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個程序來存儲和查詢海量的股票交易數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括交易時間、股票代碼、交易價格、交易數(shù)量等，要求能夠高效地進行數(shù)據(jù)讀寫。5、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含用戶在線學(xué)習(xí)課程選擇數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行分析，找出最受歡迎的課程和學(xué)習(xí)趨勢。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣在數(shù)據(jù)集成項目中的作用。2、