哈爾濱工業(yè)大學(xué)《大數(shù)據(jù)快速運(yùn)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)哈爾濱工業(yè)大學(xué)

《大數(shù)據(jù)快速運(yùn)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設(shè)一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以被分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計(jì)算的效率？（）A.隨機(jī)分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布2、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)在線(xiàn)視頻平臺(tái)需要為用戶(hù)推薦個(gè)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(guò)濾B.分類(lèi)算法C.回歸分析D.決策樹(shù)3、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合4、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過(guò)變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過(guò)變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對(duì)模型性能影響不大5、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)有一個(gè)生產(chǎn)線(xiàn)上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測(cè)出異常的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類(lèi)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.Alloftheabove（以上皆是）6、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，除了購(gòu)物籃分析，還可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？（）A.醫(yī)療診斷B.網(wǎng)絡(luò)安全C.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)D.以上領(lǐng)域都可以應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7、大數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析和展示中具有重要作用。關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)和挑戰(zhàn)，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀(guān)、易懂的形式呈現(xiàn)給用戶(hù)，幫助用戶(hù)快速理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和趨勢(shì)B.挑戰(zhàn)之一是如何在有限的屏幕空間內(nèi)展示海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)保持信息的清晰和可理解性C.另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何根據(jù)用戶(hù)的需求和分析目的，選擇合適的可視化圖表和交互方式D.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性8、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(guò)分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的運(yùn)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(chē)場(chǎng)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(duì)長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)淖饔糜邢?、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用評(píng)級(jí)，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)和投資決策，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于金融監(jiān)管，加強(qiáng)金融市場(chǎng)的監(jiān)管力度D.大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融10、當(dāng)處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，以下哪種技術(shù)或框架通常被用于圖的存儲(chǔ)和分析？（）A.Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)B.HBase列式數(shù)據(jù)庫(kù)C.MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種方法，如數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)對(duì)比等C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)處理的開(kāi)始階段進(jìn)行，不需要在整個(gè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中進(jìn)行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系12、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種。假設(shè)一個(gè)在線(xiàn)購(gòu)物平臺(tái)要為用戶(hù)提供個(gè)性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準(zhǔn)確地捕捉用戶(hù)的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類(lèi)別中C.聚類(lèi)分析是將相似的數(shù)據(jù)對(duì)象歸為一組，與分類(lèi)不同，聚類(lèi)不需要事先知道類(lèi)別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)會(huì)丟失數(shù)據(jù)中的重要信息14、某電商平臺(tái)擁有龐大的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄、評(píng)價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶(hù)的興趣和行為模式，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過(guò)程中，以下哪項(xiàng)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(kù)管理系統(tǒng)15、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織16、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見(jiàn)的圖計(jì)算模型包括有向圖、無(wú)向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問(wèn)題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無(wú)關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度17、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過(guò)元數(shù)據(jù)管理來(lái)實(shí)現(xiàn)18、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目，需要分析大量的天體觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲(chǔ)和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用19、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計(jì)算平臺(tái)D.以上都是20、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對(duì)于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，通過(guò)手動(dòng)檢查和修正來(lái)確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C.利用統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測(cè)和糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，直接進(jìn)行后續(xù)的分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化供應(yīng)鏈庫(kù)存管理。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的合規(guī)性管理，包括哪些方面？3、（本題5分）簡(jiǎn)述MapReduce的工作原理。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的成本管理？5、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某社交媒體平臺(tái)的話(huà)題熱度數(shù)據(jù)，引導(dǎo)輿論走向，維護(hù)平臺(tái)秩序。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在肉類(lèi)加工行業(yè)的應(yīng)用，如肉類(lèi)品質(zhì)檢測(cè)、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)，以及肉類(lèi)食品安全的監(jiān)控。3、（本題5分）研究某在線(xiàn)旅游平臺(tái)的旅游攻略分享數(shù)據(jù)，提升平臺(tái)內(nèi)容質(zhì)量。4、（本題5分）對(duì)一家零售企業(yè)的促銷(xiāo)活動(dòng)參與度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估促銷(xiāo)效果。5、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在礦業(yè)中的應(yīng)用，如礦產(chǎn)資源評(píng)估、開(kāi)采過(guò)程優(yōu)化，以及地質(zhì)數(shù)據(jù)的處理和分析。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)