西南科技大學(xué)《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁西南科技大學(xué)《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》

2023-2024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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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)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、假設(shè)要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林3、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4、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序5、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析時(shí)，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關(guān)于Apriori算法的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它通過逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計(jì)算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.它可以自動(dòng)確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度閾值6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，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)血緣關(guān)系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉庫中存在，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估和問題追溯具有重要意義7、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）是重要的第一步。假設(shè)我們有一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下哪個(gè)不是EDA的主要目的？（）A.了解數(shù)據(jù)的分布和特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值C.直接建立數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型D.確定數(shù)據(jù)的質(zhì)量和缺失值情況8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司收集了大量用戶的個(gè)人信息用于數(shù)據(jù)分析，但需要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)不太適合用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.直接公開原始數(shù)據(jù)9、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面，對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的作用有限D(zhuǎn).能夠識(shí)別欺詐行為，保障用戶權(quán)益10、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴(kuò)展性而受到關(guān)注。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，以下說法錯(cuò)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?cái)?shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲(chǔ)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時(shí)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(chǔ)和管理，對(duì)于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強(qiáng)D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲(chǔ)、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11、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個(gè)指標(biāo)通常不適合作為主要評(píng)估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差12、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)，通過手動(dòng)檢查和修正來確保數(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13、大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)緩存技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪問效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)緩存策略的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略優(yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時(shí)間的緩存策略會(huì)定期清除過期的數(shù)據(jù)D.自適應(yīng)緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容15、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）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)字段的值來推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在電信客戶滿意度提升中的策略。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在民間藝術(shù)傳承中的應(yīng)用。3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)標(biāo)注，在大數(shù)據(jù)中的重要性如何？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，對(duì)一個(gè)包含銀行客戶交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行客戶細(xì)分和個(gè)性化服務(wù)推薦。2、（本題5分）用Python語言編寫一個(gè)程序，對(duì)存儲(chǔ)在HBase中的海量用戶地理位置數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡分析。找出用戶的常去地點(diǎn)和移動(dòng)模式。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含金融市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出波動(dòng)幅度最大的5種金融產(chǎn)品，并計(jì)算它們的平均波動(dòng)幅度。4、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行主題建模。找出數(shù)據(jù)集中的主要主題和相關(guān)關(guān)鍵詞。5、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含社交媒體用戶活動(dòng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出最活躍的10個(gè)用戶，并統(tǒng)計(jì)他們的活動(dòng)總數(shù)。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小