浙江越秀外國語學(xué)院《大數(shù)據(jù)與人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024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批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計的異常檢測方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測方法的比較，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計的方法計算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計的方法好2、大數(shù)據(jù)安全是一個重要的問題，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性B.大數(shù)據(jù)安全需要采用多種安全技術(shù)，如加密、訪問控制等C.大數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲的安全，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩獶.大數(shù)據(jù)安全需要建立完善的安全管理體系3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的維護(hù)至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系維護(hù)的好處，哪一項是不正確的？（）A.便于數(shù)據(jù)的溯源和審計B.有助于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程C.能夠提高數(shù)據(jù)的安全性D.方便進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估4、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(kuò)展性和容錯性D.不適合處理實時性要求極高的消息5、在大數(shù)據(jù)的分布式計算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實現(xiàn)這個任務(wù)的過程，哪一項描述是不準(zhǔn)確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進(jìn)行合并和計數(shù)C.整個過程需要手動進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動處理節(jié)點故障和數(shù)據(jù)傾斜問題6、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，哪項說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯誤、數(shù)據(jù)更新的不及時等因素的影響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)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行定制化處理8、在大數(shù)據(jù)的異常檢測中，需要從大量正常數(shù)據(jù)中找出異常值。假設(shè)我們有一個網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集，其中大部分流量是正常的，但存在一些異常的高峰值。以下哪種方法常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，如計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如使用支持向量機(jī)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用自編碼器D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點和需求9、在大數(shù)據(jù)的存儲和管理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最能有效地減少數(shù)據(jù)量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術(shù)編碼10、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提??？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(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12、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考13、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉庫D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫14、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有很多優(yōu)點。假設(shè)一個應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫請求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）15、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個電商平臺需要提供個性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明分類算法在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在旅游需求預(yù)測中的作用。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系驗證？4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在市場營銷中的消費者行為分析方法。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Flink的廣播狀態(tài)，在實時數(shù)據(jù)處理中實現(xiàn)全局配置信息的動態(tài)更新和應(yīng)用。2、（本題5分）基于HBase，設(shè)計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量金融交易欺詐檢測數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，支持實時的欺詐行為識別和預(yù)警。3、（本題5分）有一個包含大量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出所有包含特定HTML標(biāo)簽（如

）的網(wǎng)頁，并統(tǒng)計這些網(wǎng)頁的數(shù)量。4、（本題5分）基于HBase，設(shè)計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)（如移動設(shè)備的定位信息）的系統(tǒng)，支持軌跡查詢和相似軌跡分析。5、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個包含股票市場宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的文件，分析宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對股市的影響。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題1