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(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)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(shì)，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(shí)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(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯(cuò)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(shí)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(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會(huì)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(jī)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(gè)應(yīng)用需要存儲(chǔ)大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)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(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值、錯(cuò)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(cè)填充缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理6、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)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(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)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(gè)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(tái)擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、評(píng)價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，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(gè)大數(shù)據(jù)處理集群，需要根據(jù)任務(wù)的特點(diǎn)和資源需求來分配計(jì)算和存儲(chǔ)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(dòng)態(tài)資源分配C.基于預(yù)測(cè)的資源分配D.隨機(jī)資源分配9、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評(píng)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(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)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(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)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(xiàng)不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)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(chǔ)中，為了支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)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(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)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(shí)間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份14、對(duì)于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，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(cuò)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(cè)數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)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(hù)手段。以下關(guān)于對(duì)稱加密算法和非對(duì)稱加密算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)稱加密算法的加密和解密速度通常比非對(duì)稱加密算法快B.非對(duì)稱加密算法的密鑰管理比對(duì)稱加密算法更簡單C.對(duì)稱加密算法適用于大量數(shù)據(jù)的加密，非對(duì)稱加密算法適用于數(shù)字簽名等場景D.對(duì)稱加密算法的安全性比非對(duì)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(jī)分區(qū)18、假設(shè)要對(duì)海量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識(shí)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.長短時(shí)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(gè)在線視頻平臺(tái)需要為用戶推薦個(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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)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(cè)等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)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(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，正確的是？（）A.隨機(jī)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(huì)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(jī)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(gè)推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購買行為進(jìn)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(shí)的推薦D.混合推薦23、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)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(kuò)展存儲(chǔ)容量的方案。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性24、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確？（）A.適合存儲(chǔ)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(chǔ)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(gè)組織擁有多個(gè)部門，每個(gè)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(jìn)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(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(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(duì)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的日志進(jìn)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(shí)時(shí)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(píng)估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗(yàn)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(píng)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(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類，以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)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(cè)性分析和規(guī)范性分析等。以下對(duì)這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(cè)性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)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(gè)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(gè)程序來緩存用戶的個(gè)性化設(shè)置和偏好。當(dāng)用戶再次登錄時(shí)，直接加載緩存的設(shè)置，提供個(gè)性化服務(wù)。2、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的數(shù)值數(shù)據(jù)集進(jìn)行并行計(jì)算。計(jì)算數(shù)據(jù)集的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量。3、（本題5分）使用Hive對(duì)一個(gè)大規(guī)模的用戶購買商品組合數(shù)據(jù)集進(jìn)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(jì)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢海量的股票交易數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括交易時(shí)間、股票代碼、交易價(jià)格、交易數(shù)量等，要求能夠高效地進(jìn)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€(gè)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(jìn)行分析，找出最受歡迎的課程和學(xué)習(xí)趨勢(shì)。三、簡答題（本大題共5個(gè)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(xiàng)目中的作用。2、