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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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)安徽中澳科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》
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)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù),哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確?()A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過(guò)自定義腳本和數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不適用2、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過(guò)分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)?()A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類(lèi)分析3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)治理變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng),數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和文件中,缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)治理的主要目標(biāo)?()A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度C.保障數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性D.促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和流通4、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶(hù)更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì),以下哪種可視化方式最直觀?()A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖5、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6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。以下關(guān)于列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)的比較,不準(zhǔn)確的是()A.列式存儲(chǔ)適合于批量數(shù)據(jù)讀取和分析,行式存儲(chǔ)適合于頻繁的單行數(shù)據(jù)更新B.列式存儲(chǔ)能夠提高數(shù)據(jù)壓縮比,節(jié)省存儲(chǔ)空間C.行式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)查詢(xún)時(shí)的性能優(yōu)于列式存儲(chǔ)D.列式存儲(chǔ)對(duì)于只涉及少數(shù)列的查詢(xún)具有優(yōu)勢(shì)7、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)可視化變得越來(lái)越重要,以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶(hù)更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性8、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用,哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過(guò)分析客戶(hù)的信用記錄和交易行為評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài),防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用主要依賴(lài)于人工分析,自動(dòng)化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐檢測(cè),保障金融交易安全9、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10、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè),并且數(shù)據(jù)具有多種特征,以下哪種方法可能更適用?()A.基于距離的異常檢測(cè)B.基于密度的異常檢測(cè)C.基于聚類(lèi)的異常檢測(cè)D.以上都是11、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢(xún)效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,經(jīng)常需要根據(jù)某個(gè)字段進(jìn)行查詢(xún)。以下哪種索引類(lèi)型可能最適合?()A.B樹(shù)索引,適用于范圍查詢(xún)B.哈希索引,快速定位特定值C.位圖索引,適用于布爾型字段D.以上索引類(lèi)型效果相同,取決于具體數(shù)據(jù)分布12、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí),為了整合來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),以下哪種技術(shù)通常被采用?()A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是13、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題只存在于原始數(shù)據(jù)中,經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)不會(huì)存在質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理14、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng),以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分?()A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是15、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí),需要對(duì)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16、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的比較,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常涵蓋整個(gè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務(wù)部門(mén)或主題B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)粒度較粗,數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細(xì)C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來(lái)源相同,沒(méi)有區(qū)別17、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法,哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行,后續(xù)處理過(guò)程中無(wú)需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量18、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要以有效的方式呈現(xiàn)給決策者。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的結(jié)論。以下哪種報(bào)告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策?()A.詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告B.簡(jiǎn)潔的摘要報(bào)告C.交互式的可視化儀表盤(pán)D.以上形式結(jié)合使用19、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊,分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理,不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架,如MapReduce、Spark等20、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)行特征工程。以下關(guān)于特征工程的描述,錯(cuò)誤的是?()A.特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征B.特征工程可以提高數(shù)據(jù)分析模型的準(zhǔn)確性C.特征工程只適用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法D.特征選擇和特征構(gòu)建是特征工程的重要步驟21、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的變化,并在超過(guò)閾值時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào),以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)?()A.數(shù)據(jù)挖掘B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.流計(jì)算D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)22、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)隱私保護(hù)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)公司需要對(duì)員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,同時(shí)又要保護(hù)員工的隱私。以下哪種技術(shù)可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?()A.同態(tài)加密B.哈希函數(shù)C.數(shù)字簽名D.數(shù)據(jù)脫敏23、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù),以下哪種策略通常被采用?()A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上都是24、在大數(shù)據(jù)處理中,為了處理海量的日志數(shù)據(jù),以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用?()A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是25、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來(lái)越嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)企業(yè)處理大量的個(gè)人數(shù)據(jù),需要確保符合相關(guān)的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)合規(guī)性?()A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)D.以上措施都需要26、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中,數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量的缺失值、錯(cuò)誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量?()A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)備份27、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來(lái)越重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)的描述,不準(zhǔn)確的是()A.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,解決業(yè)務(wù)問(wèn)題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù),無(wú)需了解業(yè)務(wù)背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù),提升分析能力28、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.對(duì)傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理是一種常見(jiàn)的解決方法D.調(diào)整并行度有時(shí)可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來(lái)的影響29、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于無(wú)損壓縮和有損壓縮的比較,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.無(wú)損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù),有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無(wú)損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮,文本數(shù)據(jù)適合無(wú)損壓縮D.無(wú)損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低30、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中,數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理,以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡?()A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,取決于數(shù)據(jù)分布二、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用Flink的狀態(tài)管理功能,對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的金融交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理,計(jì)算每個(gè)客戶(hù)的賬戶(hù)余額,并在余額低于閾值時(shí)發(fā)出提醒。2、(本題5分)使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)(如Scikit-learn),對(duì)一個(gè)包含客戶(hù)特征和購(gòu)買(mǎi)行為的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè),判斷客戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某類(lèi)產(chǎn)品。3、(本題5分)使用Python的Spark框架,對(duì)一個(gè)包含在線音樂(lè)平臺(tái)用戶(hù)播放數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出播放次數(shù)最多的10首歌曲,并計(jì)算它們的平均播放次數(shù)。4、(本題5分)使用SparkStreaming,對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的文本數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析,統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞在一段時(shí)間內(nèi)的出現(xiàn)頻率,并實(shí)時(shí)更新結(jié)果。5、(本題5分)利用Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù),讀取一個(gè)包含電影評(píng)論情感分析數(shù)據(jù)的文件,分析不同導(dǎo)演作品的情感傾向。三、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)
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