江蘇旅游職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)人工智能方法》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁江蘇旅游職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)人工智能方法》2023-2024學(xué)年第二學(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一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、對于一個需要處理海量實(shí)時傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)架構(gòu)能夠滿足低延遲和高可靠性的要求？（）A.Kafka消息隊列B.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)C.Spark實(shí)時處理框架D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫2、對于一個需要實(shí)時處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，例如實(shí)時監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫3、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預(yù)測能源需求，提高能源供應(yīng)的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測能源設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患4、在大數(shù)據(jù)的時間序列分析中，季節(jié)性是一個常見的特征。假設(shè)我們有一個銷售數(shù)據(jù)的時間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸5、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的訪問速度，通常會使用緩存技術(shù)。以下關(guān)于緩存策略的描述，正確的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略總是最優(yōu)的B.先進(jìn)先出（FIFO）策略適用于數(shù)據(jù)訪問模式穩(wěn)定的情況C.隨機(jī)替換策略在所有情況下性能最差D.緩存策略的選擇取決于數(shù)據(jù)的訪問模式6、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7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可視化對于理解和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。假設(shè)要展示一個城市在一年中不同區(qū)域的交通流量變化情況，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這種時空數(shù)據(jù)的模式和趨勢？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖8、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅局限于商業(yè)領(lǐng)域，在科學(xué)研究中也發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個科研團(tuán)隊在進(jìn)行氣候研究，以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式有助于他們的工作？（）A.整合全球各地的氣象觀測數(shù)據(jù)，進(jìn)行氣候變化分析B.利用衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)監(jiān)測森林覆蓋和土地利用變化C.分析社交媒體上關(guān)于氣候的討論，了解公眾對氣候變化的認(rèn)知D.以上應(yīng)用方式都對科學(xué)研究有幫助9、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法，哪項說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻、某些鍵值的出現(xiàn)頻率過高或某些任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量過大都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)整分區(qū)策略或使用更合適的算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會影響數(shù)據(jù)處理的速度，不會影響結(jié)果的準(zhǔn)確性D.對于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傾斜問題，可能需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣或分桶處理10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(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)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)的存儲和傳輸效率C.數(shù)據(jù)壓縮只適用于文本數(shù)據(jù)，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)壓縮需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場景選擇合適的壓縮算法12、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購買關(guān)系時，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.回歸分析算法13、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設(shè)我們需要實(shí)時監(jiān)控一個網(wǎng)站的訪問流量，并及時做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用14、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算框架，如MapReduce、Spark等15、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但又要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是16、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，新的編程模型不斷涌現(xiàn)。假設(shè)要開發(fā)一個高效的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序。以下哪種編程模型最適合提高開發(fā)效率和程序性能？（）A.傳統(tǒng)的面向過程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.基于特定大數(shù)據(jù)框架的編程模型17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖18、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對挖掘結(jié)果進(jìn)行評估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持19、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)的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析20、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含大量用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集，其中存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失、錯誤或重復(fù)。以下哪種方法不太適合用于處理數(shù)據(jù)缺失的情況？（）A.使用均值或中位數(shù)填充缺失值B.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過算法推測缺失值C.直接刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)行D.不做任何處理，保留缺失值21、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問控制的描述，錯誤的是？（）A.訪問控制可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問控制是一種常見的訪問控制策略C.訪問控制只適用于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，對文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無效D.訪問控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設(shè)置不同的權(quán)限級別22、大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)備份等B.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度和價值進(jìn)行分級保護(hù)C.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲和傳輸?shù)陌踩?，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)處理的安全D.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預(yù)案23、對于一個需要處理大規(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24、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題日益凸顯。以下關(guān)于影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，哪一項不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤B.數(shù)據(jù)存儲方式的不合理C.數(shù)據(jù)分析算法的復(fù)雜性D.數(shù)據(jù)傳輸過程中的丟失或損壞25、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著26、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)27、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計算復(fù)雜度，以下哪種技術(shù)較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗28、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場景。如果一個企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用29、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性，常常采用冗余存儲。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了多個副本，當(dāng)其中一個副本損壞時，以下哪種恢復(fù)方式最快速？（）A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同30、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時數(shù)據(jù)可視化和動態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）有一個包含城市公共交通刷卡數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出客流量最大的公交線路和對應(yīng)的客流量。2、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個深度學(xué)習(xí)模型，對大量的手寫數(shù)字圖像進(jìn)行識別和分類。3、（本題5分）給定一個包含大量文本數(shù)據(jù)的文件，使用Python的正則表達(dá)式和字符串處理功能，提取出所有包含特定關(guān)鍵詞（如“大數(shù)據(jù)”）的句子，并統(tǒng)計出現(xiàn)的次數(shù)。4、（本題5分）使用Python的Hadoop庫，模擬一個分布式文件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)文件的創(chuàng)建、讀取、寫入和刪除操作。要求能夠處理文件的分塊存儲和數(shù)據(jù)冗余，確保數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。5、（本題5分）利用Python語言和Spark框架，編寫一個程序?qū)σ粋€包含大量用戶電商購物車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶的購物車遺棄原因和潛在購買需求。三、簡答題（本大題