南方科技大學(xué)《大數(shù)據(jù)管理實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(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)南方科技大學(xué)

《大數(shù)據(jù)管理實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(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、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見(jiàn)的方法。假設(shè)有一個(gè)超市的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)集，包含了顧客購(gòu)買(mǎi)的商品信息。如果我們發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)牛奶的顧客中有70%也購(gòu)買(mǎi)了面包，這被稱(chēng)為（）A.強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則B.弱關(guān)聯(lián)規(guī)則C.無(wú)關(guān)聯(lián)規(guī)則D.隨機(jī)關(guān)聯(lián)規(guī)則2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)通常需要具備可擴(kuò)展性、高性能和高可靠性等特點(diǎn)。以下哪種存儲(chǔ)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲(chǔ)架構(gòu)D.本地磁盤(pán)存儲(chǔ)3、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表類(lèi)型通常被使用？（）A.直方圖B.箱線(xiàn)圖C.小提琴圖D.以上都是5、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(jià)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(gè)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(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋?zhuān)艚Y(jié)果不理想則直接放棄，重新開(kāi)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6、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性，常常采用冗余存儲(chǔ)的方式。假設(shè)一個(gè)關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)集需要確保在硬件故障時(shí)數(shù)據(jù)不丟失。以下哪種冗余存儲(chǔ)策略最適合這種需求？（）A.鏡像存儲(chǔ)B.奇偶校驗(yàn)存儲(chǔ)C.糾錯(cuò)編碼存儲(chǔ)D.以上策略結(jié)合使用7、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8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)日益嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)公司在處理用戶(hù)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種做法符合合規(guī)要求？（）A.在未獲得用戶(hù)明確同意的情況下，將用戶(hù)數(shù)據(jù)用于第三方營(yíng)銷(xiāo)B.對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理后，無(wú)需再遵循隱私法規(guī)C.建立完善的數(shù)據(jù)隱私管理制度，定期進(jìn)行合規(guī)審計(jì)D.只要數(shù)據(jù)不涉及敏感信息，就可以隨意使用9、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計(jì)量B.數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價(jià)值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理10、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。以下關(guān)于自主訪問(wèn)控制和強(qiáng)制訪問(wèn)控制的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.自主訪問(wèn)控制由數(shù)據(jù)所有者決定訪問(wèn)權(quán)限，強(qiáng)制訪問(wèn)控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設(shè)定B.強(qiáng)制訪問(wèn)控制的安全性通常高于自主訪問(wèn)控制C.自主訪問(wèn)控制靈活性高，強(qiáng)制訪問(wèn)控制管理成本低D.強(qiáng)制訪問(wèn)控制適用于對(duì)安全性要求極高的場(chǎng)景，自主訪問(wèn)控制適用于一般場(chǎng)景11、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)是常見(jiàn)的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測(cè)未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)？（）A.線(xiàn)性回歸B.決策樹(shù)C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林12、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個(gè)推薦系統(tǒng)主要基于用戶(hù)的歷史購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦13、大數(shù)據(jù)的采集來(lái)源多種多樣。假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)想要收集用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)用于分析用戶(hù)興趣和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最全面？（）A.僅收集用戶(hù)的發(fā)布內(nèi)容，如帖子和評(píng)論B.收集用戶(hù)的瀏覽記錄和點(diǎn)贊行為C.同時(shí)收集用戶(hù)的登錄時(shí)間、地理位置和互動(dòng)行為等多維度數(shù)據(jù)D.隨機(jī)抽取部分用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取15、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見(jiàn)？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潛在的共同因子C.線(xiàn)性判別分析（LDA），用于分類(lèi)問(wèn)題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維二、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)在能源消費(fèi)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在社交媒體分析中的作用。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)旅游行業(yè)的個(gè)性化服務(wù)有何幫助？4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣的效益評(píng)估？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)大量的氣象數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括時(shí)間、地點(diǎn)、溫度、濕度等字段，要求能夠快速插入和檢索數(shù)據(jù)。2、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的文本分類(lèi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。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)瀏覽記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶(hù)瀏覽行為的模式和熱門(mén)瀏覽頁(yè)面。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含旅游預(yù)訂取消數(shù)據(jù)的文件，分析取消預(yù)訂的原因和影響因素。5、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，例如檢測(cè)圖片中的人物、車(chē)輛等。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）對(duì)一家零售企業(yè)的庫(kù)存數(shù)據(jù)進(jìn)