中國科學(xué)院大學(xué)《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與大規(guī)模數(shù)據(jù)分析》2021-2022學(xué)年第一學(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頁中國科學(xué)院大學(xué)

《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與大規(guī)模數(shù)據(jù)分析》2021-2022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)處理架構(gòu)中，Hadoop是一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，以下關(guān)于Hadoop的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件組成B.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，用于存儲大數(shù)據(jù)C.MapReduce是一種分布式計(jì)算框架，用于處理大數(shù)據(jù)D.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)2、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集3、假設(shè)要對大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性，以下哪種方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是4、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù)，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過自定義腳本和數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，對非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不適用5、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是6、假設(shè)要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜，以下哪種聚類算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.以上都有可能7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)重要的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘用于從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領(lǐng)域，不能廣泛應(yīng)用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行應(yīng)用8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突9、在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計(jì)算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)？（）A.隊(duì)列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹10、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類，以下關(guān)于SVM的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評估和驗(yàn)證12、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機(jī)抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量13、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理15、對于一個(gè)包含大量地理位置信息的大數(shù)據(jù)集，要進(jìn)行空間查詢和分析，以下哪種數(shù)據(jù)庫或技術(shù)更適合？（）A.空間數(shù)據(jù)庫B.文檔數(shù)據(jù)庫C.關(guān)系數(shù)據(jù)庫D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)生命周期管理，在大數(shù)據(jù)中的重要性如何？2、（本題5分）說明如何在大數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)約。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化娛樂產(chǎn)業(yè)。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的客戶細(xì)分中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫，開發(fā)一個(gè)程序來緩存電商平臺的熱門商品推薦信息，以提高推薦系統(tǒng)的響應(yīng)速度，同時(shí)要支持實(shí)時(shí)更新推薦內(nèi)容。2、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Kylin多維分析引擎，對存儲在Hadoop中的銷售訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，例如按月份和地區(qū)分析銷售額的變化趨勢。3、（本題5分）給定一個(gè)包含用戶運(yùn)動數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如步數(shù)、運(yùn)動時(shí)間等），使用數(shù)據(jù)挖掘算法分析用戶的運(yùn)動習(xí)慣和健康狀況的關(guān)系。4、（本題5分）使用SparkStreaming，對一個(gè)實(shí)時(shí)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和分析，提供綜合的監(jiān)測結(jié)果。5、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，對一個(gè)包含信用卡交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測，找出可能的欺詐交易。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題