泉州工艺美术职业学院《大数据挖掘与深度学习》2023-2024学年第二学期期末试卷

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2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（）A.基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确B.协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息C.协同过滤容易受到数据稀疏性的影响D.协同过滤只适用于小型数据集2、对于一个需要处理大量文本数据的自然语言处理系统，以下哪种技术能够进行词干提取和词形还原？（）A.词法分析工具B.句法分析工具C.语义理解工具D.以上都不是3、在大数据存储系统中，为了提高数据的可靠性，通常采用冗余技术。以下哪种冗余方式在存储成本和可靠性之间取得较好的平衡？（）A.镜像B.奇偶校验C.纠错编码D.副本4、在大数据处理中，为了提高数据处理的并行度和效率，以下哪种数据分区策略通常被采用？（）A.哈希分区B.范围分区C.列表分区D.随机分区5、在大数据环境下，数据仓库和数据集市有不同的应用场景。如果一个企业需要为不同部门提供定制化的数据服务，更适合采用哪种技术？（）A.数据仓库B.数据集市C.两者都可以，效果相同D.两者都不适用6、大数据中的异常检测用于发现数据中的异常模式或离群点。以下关于异常检测方法的描述，哪一个是不准确的？（）A.基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常B.基于距离的方法根据数据点之间的距离来识别离群点C.基于密度的方法通过计算数据点的局部密度来检测异常D.异常检测的结果总是明确和准确的，不存在误判的情况7、在大数据的异常检测中，基于密度的方法能够发现不同形状和大小的异常点。假设我们有一个二维的数据空间，以下哪种基于密度的异常检测算法比较常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法8、在进行大数据分析时，数据采样是一种常用的技术。假设我们要对一个非常大的数据集进行分析，但由于资源限制无法处理全部数据，以下哪种采样方法可能导致偏差较大？（）A.简单随机采样B.分层采样C.系统采样D.方便采样9、在大数据的资源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一个重要的框架。假设一个大数据集群使用YARN进行资源分配，以下关于YARN的功能，哪一项是不准确的？（）A.支持多种计算框架在同一集群上运行B.对内存和CPU资源进行精细的管理和分配C.负责数据的存储和管理D.提供了资源隔离和共享机制10、在大数据处理中，数据挖掘算法的选择非常重要，以下关于数据挖掘算法选择的描述中，错误的是（）。A.数据挖掘算法的选择需要根据数据的特点和应用场景进行B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题C.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，不需要考虑算法的效率和可扩展性D.数据挖掘算法的选择需要结合实际情况进行评估和验证11、在处理大数据时，NoSQL数据库因其灵活性和可扩展性而受到关注。对于NoSQL数据库的特点，以下说法错误的是：（）A.NoSQL数据库通常不支持严格的事务处理，更注重数据的高并发读写和分布式存储B.NoSQL数据库的数据模式灵活，可随时更改，无需事先定义严格的表结构C.NoSQL数据库适用于结构化数据的存储和管理，对于复杂关系的处理能力较强D.NoSQL数据库包括键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库等多种类型12、在进行大数据分析时，需要对数据进行预处理以提高分析的准确性。如果数据存在偏差，以下哪种方法可以用于纠正偏差？（）A.数据标准化B.数据归一化C.重采样D.以上都是13、在大数据分析中，常常需要对数据进行聚类分析。假设有一个包含客户购买行为数据的数据集，需要将客户分为不同的群体，以便进行个性化营销。以下哪种聚类算法在这种情况下可能不太适用？（）A.K-Means聚类B.层次聚类C.密度聚类D.线性回归14、数据清洗是大数据处理中的重要环节，其目的是去除噪声和纠正数据中的错误。以下关于数据清洗的描述，不准确的是（）A.重复数据删除可以去除数据集中的重复记录B.缺失值处理通常采用删除含有缺失值的记录或者填充缺失值的方法C.异常值检测可以通过统计方法或者机器学习算法来实现D.数据清洗只需要在数据采集阶段进行一次，后续无需再次处理15、在大数据存储中，分布式数据库系统具有很多优点。假设一个应用需要处理高并发的读写请求，并且数据量巨大。以下哪种分布式数据库系统可能是合适的选择？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）16、在大数据分析中，聚类分析是一种常用的方法。假设要对大量的客户数据进行聚类，以便更好地了解客户群体的特征。以下关于聚类分析的说法，哪一个是不准确的？（）A.聚类分析可以帮助发现潜在的客户细分群体B.聚类分析需要事先确定聚类的数量C.不同的聚类算法可能会产生不同的聚类结果D.聚类分析的结果可以为市场营销策略提供参考17、对于一个大型电商平台，要根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐，以下哪种技术是关键？（）A.数据可视化B.自然语言处理C.推荐系统D.数据清洗18、在交通领域，大数据的应用日益广泛。以下关于大数据在交通领域应用的描述，不正确的是（）A.可以通过分析交通流量数据优化信号灯控制，缓解交通拥堵B.能够实时监测车辆的运行状态，提高交通安全水平C.可以用于规划城市的交通基础设施，如道路和停车场的建设D.大数据在交通领域的应用主要集中在城市交通，对长途运输的作用有限19、在大数据治理中，数据标准的制定至关重要。假设一个跨国企业在不同地区有多个分支机构，数据格式和定义存在差异。以下关于数据标准制定的描述，正确的是：（）A.为每个地区制定独立的数据标准，以适应本地需求B.建立统一的数据标准，强制所有分支机构遵循C.参考行业最佳实践，结合企业自身特点制定灵活的数据标准D.数据标准无需严格执行，可根据实际情况灵活调整20、对于一个需要实时处理和分析大量流数据的应用场景，例如实时监控交通流量，以下哪种技术架构最适合？（）A.Hadoop生态系统B.Spark流处理框架C.传统的数据仓库D.关系型数据库21、在大数据处理中，数据清洗是一个重要的环节，以下关于数据清洗的描述中，错误的是（）。A.数据清洗用于去除数据中的噪声和错误数据B.数据清洗可以提高数据的质量和可用性C.数据清洗只需要对数据进行简单的过滤和筛选D.数据清洗需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理22、大数据在金融科技领域的创新应用不断涌现，以下关于大数据在金融科技中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析市场数据进行量化投资决策B.有助于构建更准确的信用评估模型C.大数据在金融科技中的应用完全取代了传统的金融分析方法D.能够提升金融风险防控能力23、在构建大数据处理架构时，需要考虑计算资源的分配和管理。以下哪种技术可以实现资源的动态分配和优化？（）A.虚拟化技术B.容器技术C.云计算平台D.以上都是24、在大数据处理中，常常需要对数据进行预处理和特征工程。假设有一个包含大量文本数据的数据集，需要将文本转换为数值特征以便进行机器学习模型的训练。以下哪种方法常用于文本数据的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.独立成分分析（ICA）D.因子分析25、随着大数据应用的普及，数据质量的评估变得越来越重要。假设一个气象大数据集，包含了温度、湿度、气压等多种观测数据。以下哪个方面不是评估该数据集数据质量的关键因素？（）A.数据的准确性B.数据的完整性C.数据的时效性D.数据的存储格式26、在大数据处理中，数据预处理是一个重要的环节，以下关于数据预处理的描述中，错误的是（）。A.数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换等步骤B.数据预处理可以提高数据的质量和可用性C.数据预处理只需要对数据进行简单的处理，不需要考虑数据的业务含义D.数据预处理需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理27、在大数据存储中，为了支持海量小文件的存储和访问，以下哪种文件系统通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是28、假设一个社交媒体平台拥有数十亿用户，每天产生海量的文本数据，包括帖子、评论、私信等。为了对这些文本数据进行情感分析，判断用户的态度是积极、消极还是中性，以下哪种方法通常不是首选？（）A.基于词典的方法B.机器学习中的支持向量机算法C.深度学习中的卷积神经网络D.人工逐一阅读和判断29、在大数据分析中，数据挖掘与机器学习的结合越来越紧密。以下关于两者结合的优势和应用，哪项描述不准确？（）A.数据挖掘可以为机器学习提供有价值的数据特征和预处理方法B.机器学习算法可以帮助数据挖掘发现更复杂和深入的模式C.两者结合在欺诈检测、市场细分和推荐系统等领域取得了显著成果D.数据挖掘和机器学习是完全独立的领域，没有相互交叉和融合的部分30、大数据分析方法包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等，以下关于大数据分析方法的描述中，错误的是（）。A.描述性分析用于描述数据的特征和分布B.预测性分析用于预测未来的趋势和事件C.规范性分析用于制定最优的决策和行动方案D.大数据分析方法只适用于大规模数据的分析，不适用于小规模数据的分析二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Hadoop框架，编写MapReduce程序对一个包含商品评价数据的大规模数据集进行情感分析，统计积极评价和消极评价的数量。2、（本题5分）使用Java语言和MySQL数据库，设计一个数据存储和查询系统，用于存储和查询大量的餐饮订单数据。要求能够快速检索特定餐厅在特定时间段的订单量和销售额。3、（本题5分）用Java实现一个程序，处理一个包含电商平台商品退货数据的大型数据集。找出退货率最高的5种商品，并计算它们的平均退货率。4、（本题5分）使用Python的Hadoop框架，对一个包含城市路灯照明数据的大数据集进行分析。找出照明时间最长的10条街道，并计算这些街道的平均照明时间。5、（本题5分）用Scala实现一个程序，处理来自物联网设备的大量数据。找出数据传输量最大的10个设备，并计算它们的平均数据传输