云南民族大學(xué)《大數(shù)據(jù)開發(fā)框架》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)云南民族大學(xué)《大數(shù)據(jù)開發(fā)框架》

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、在大數(shù)據(jù)分析中，為了處理不平衡數(shù)據(jù)集，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)D.以上都是2、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹3、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術(shù)手段。假設(shè)有一個(gè)電商網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買，從而進(jìn)行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關(guān)聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法4、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項(xiàng)目管理方法B.團(tuán)隊(duì)成員需要具備跨領(lǐng)域的知識(shí)和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項(xiàng)目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機(jī)制D.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的周期較短，通常能夠在短時(shí)間內(nèi)完成并交付成果5、大數(shù)據(jù)治理是確保大數(shù)據(jù)有效利用和管理的重要環(huán)節(jié)。關(guān)于大數(shù)據(jù)治理的框架和流程，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)治理包括制定策略、建立組織架構(gòu)、明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和流程等方面B.數(shù)據(jù)治理流程通常涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)劃、獲取、存儲(chǔ)、使用和銷毀等階段C.大數(shù)據(jù)治理只需關(guān)注技術(shù)層面，無需考慮組織文化和人員因素D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估機(jī)制和數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機(jī)制是大數(shù)據(jù)治理的重要組成部分6、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測(cè)異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)，設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的7、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用8、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。假設(shè)有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測(cè)方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)9、假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)單元10、大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在氣象中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析大量的氣象數(shù)據(jù)提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性B.有助于研究氣候變化的趨勢(shì)和影響C.大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，沒有進(jìn)一步發(fā)展的空間D.能夠?yàn)闉?zāi)害性天氣的預(yù)警和應(yīng)對(duì)提供支持11、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測(cè)分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.時(shí)間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來預(yù)測(cè)未來的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測(cè)分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以完全依賴其進(jìn)行決策12、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)13、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化變得越來越重要，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14、在大數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)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(gè)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(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，如計(jì)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(diǎn)和需求15、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，并要求具備高可靠性和可擴(kuò)展性。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最適合？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop的HDFSC.本地磁盤陣列，通過RAID技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全D.云存儲(chǔ)服務(wù)，如亞馬遜的S3二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）什么是分布式文件系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢(shì)是什么？2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)行業(yè)的應(yīng)用。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)科學(xué)研究的發(fā)展？4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何預(yù)測(cè)員工離職傾向。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用MapReduce，對(duì)一個(gè)包含用戶地理位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行區(qū)域劃分，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的用戶數(shù)量和活動(dòng)頻率。2、（本題5分）利用Hadoop的數(shù)據(jù)放置策略，優(yōu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ)位置，提高數(shù)據(jù)訪問的效率。3、（本題5分）使用Python的Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含電商平臺(tái)商品庫(kù)存數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出庫(kù)存數(shù)量最少的10種商品，并計(jì)算它們的平均庫(kù)存數(shù)量。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Solr搜索服務(wù)器，開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來搜索和索引大量的電商產(chǎn)品評(píng)論。要求能夠根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞和情感傾向準(zhǔn)確返回相關(guān)評(píng)論。5、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，對(duì)一個(gè)包含用戶銀行轉(zhuǎn)賬記錄數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常交易檢測(cè)和防范。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）探討大數(shù)據(jù)在真人