錫林郭勒職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)挖掘與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)錫林郭勒職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)挖掘與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶(hù)關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類(lèi)算法D.最短路徑算法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(xiàn)性回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等。假設(shè)有一個(gè)需要頻繁更新和查詢(xún)的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲(chǔ)方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）4、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(lái)源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過(guò)程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(wèn)題追溯具有重要意義5、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6、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要為用戶(hù)推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過(guò)濾的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾比基于物品的協(xié)同過(guò)濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過(guò)濾不需要考慮用戶(hù)和物品的特征信息C.協(xié)同過(guò)濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過(guò)濾只適用于小型數(shù)據(jù)集7、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系B.數(shù)據(jù)挖掘通常需要使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是能夠直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建和模型評(píng)估等階段8、大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，涵蓋了眾多領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)城市想要利用大數(shù)據(jù)改善交通擁堵?tīng)顩r。以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的擁堵情況B.實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)輛位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)燈C.收集市民的出行偏好，優(yōu)化公交線(xiàn)路規(guī)劃D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的交通優(yōu)化9、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇對(duì)于系統(tǒng)性能和成本有著重要影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的比較，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和復(fù)雜的事務(wù)處理，但在擴(kuò)展性方面存在一定局限B.分布式文件系統(tǒng)如HDFS適合存儲(chǔ)大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性C.對(duì)象存儲(chǔ)常用于存儲(chǔ)海量的小文件，具有高效的讀寫(xiě)性能和較低的成本D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，速度極快，但存儲(chǔ)容量有限且成本較高，只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)10、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如果數(shù)據(jù)集中存在異常值，以下哪種處理方法可能不太恰當(dāng)？（）A.識(shí)別并刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值進(jìn)行處理D.忽略異常值，不進(jìn)行任何處理11、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要處理缺失值。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪種處理缺失值的方法可能會(huì)引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄12、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.具有高可靠性和容錯(cuò)性C.數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)負(fù)載均衡13、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和影響力傳播路徑？（）A.PageRank算法B.最短路徑算法C.最小生成樹(shù)算法D.以上都是14、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱(chēng)不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）15、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目，需要分析大量的天體觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲(chǔ)和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何提高氣象預(yù)報(bào)的精度。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響是什么？3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用場(chǎng)景。4、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)用戶(hù)行為分析中的作用。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Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含圖書(shū)館圖書(shū)借閱逾期數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出逾期次數(shù)最多的10個(gè)讀者，并計(jì)算他們的平均逾期次數(shù)。2、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)實(shí)時(shí)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括酸堿度、溶解氧、污染物濃度等，要求能夠快速查詢(xún)特定水域在特定時(shí)間段的水質(zhì)狀況。3、（本題5分）用Python語(yǔ)言和Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)查詢(xún)語(yǔ)句，對(duì)一個(gè)包含大量用戶(hù)在線(xiàn)學(xué)習(xí)記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶(hù)的學(xué)習(xí)習(xí)慣和薄弱環(huán)節(jié)。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Kylin多維分析引擎，對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，例如分析不同地區(qū)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為差異。5、（本題5分）使用Python的Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含在線(xiàn)購(gòu)物平臺(tái)商品評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出出現(xiàn)頻率最高的10個(gè)關(guān)鍵詞，并計(jì)算它們的總出現(xiàn)次數(shù)。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共4