學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁西安外國語大學《大數(shù)據(jù)挖掘與機器學習》2024-2025學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。以下關于數(shù)據(jù)分析師職責的描述，不準確的是（）A.負責設計和實施數(shù)據(jù)分析項目，解決業(yè)務問題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術，無需了解業(yè)務背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術，提升分析能力2、在電商領域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關于大數(shù)據(jù)在電商中應用的說法，錯誤的是（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦B.能夠分析市場趨勢，幫助商家制定營銷策略C.可以實時監(jiān)控庫存，實現(xiàn)精準的庫存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應用主要集中在商品銷售環(huán)節(jié)，對供應鏈管理幫助不大3、在大數(shù)據(jù)的聚類評估中，有多種指標可以用來衡量聚類結果的質(zhì)量。假設我們對一個數(shù)據(jù)集進行了聚類，以下哪個指標不適合評估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準確率4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關重要。以下關于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項說法不準確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯誤、數(shù)據(jù)更新的不及時等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進行，后續(xù)處理過程中無需關注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標體系有助于衡量和改進數(shù)據(jù)質(zhì)量5、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系。以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務？（）A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類D.關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)6、在構建大數(shù)據(jù)處理架構時，需要考慮計算資源的分配和管理。以下哪種技術可以實現(xiàn)資源的動態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術B.容器技術C.云計算平臺D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)存儲方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫等。假設有一個需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結構較為復雜，同時對數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）C.MySQL（關系型數(shù)據(jù)庫）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）8、在進行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要用到數(shù)據(jù)挖掘算法。以下關于決策樹算法和聚類算法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.決策樹算法可以用于分類和預測，聚類算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹算法生成的結果易于理解和解釋，聚類算法的結果相對較難解釋C.決策樹算法需要事先指定類別標簽，聚類算法不需要D.聚類算法的計算復雜度通常比決策樹算法低9、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護是非常重要的問題，以下關于數(shù)據(jù)安全和隱私保護的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)安全和隱私保護需要采用多種技術，如加密、訪問控制、匿名化等B.數(shù)據(jù)安全和隱私保護需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機制C.數(shù)據(jù)安全和隱私保護只需要關注個人數(shù)據(jù)的保護，不需要關注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護D.數(shù)據(jù)安全和隱私保護需要用戶、企業(yè)和政府共同努力10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，以下哪種措施是至關重要的？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的一致性和可用性之間需要進行權衡。假設有一個在線交易系統(tǒng)，在極端情況下，以下哪種策略更傾向于保證數(shù)據(jù)的一致性？（）A.立即停止服務，直到數(shù)據(jù)一致性恢復B.允許一定程度的數(shù)據(jù)不一致，優(yōu)先保證系統(tǒng)的可用性C.采用異步復制，提高系統(tǒng)的響應速度D.隨機選擇一種策略12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復策略至關重要。假設一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機備份13、大數(shù)據(jù)在能源領域有廣泛的應用，以下關于大數(shù)據(jù)在能源領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于能源需求預測和能源管理，提高能源利用效率和節(jié)約能源B.大數(shù)據(jù)可以用于能源生產(chǎn)的優(yōu)化和調(diào)度，提高能源生產(chǎn)的效率和可靠性C.大數(shù)據(jù)可以用于能源市場的分析和預測，提高能源市場的競爭力和穩(wěn)定性D.大數(shù)據(jù)在能源領域的應用只局限于傳統(tǒng)能源企業(yè)，不能應用于新能源企業(yè)14、假設要對一個大型社交網(wǎng)絡中的用戶關系進行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結構，以下哪種算法或技術最為適用？（）A.社交網(wǎng)絡分析算法B.分類算法C.聚類算法D.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法15、大數(shù)據(jù)的應用場景不斷擴展，包括智慧城市的建設。假設要通過分析城市的各種數(shù)據(jù)，如交通、能源、環(huán)境等，來提高城市的運行效率和居民生活質(zhì)量。以下哪種數(shù)據(jù)融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數(shù)據(jù)融合和時空分析B.數(shù)據(jù)挖掘和關聯(lián)規(guī)則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結合使用16、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集，以下哪種算法經(jīng)常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是17、在大數(shù)據(jù)應用中，精準營銷是一個重要領域。如果要根據(jù)用戶的實時行為進行實時的個性化推薦，以下哪種技術架構較為合適？（）A.離線計算架構B.實時計算架構C.混合計算架構D.以上都不合適18、在大數(shù)據(jù)存儲中，索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢效率。假設一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，經(jīng)常需要根據(jù)某個字段進行查詢。以下哪種索引類型可能最適合？（）A.B樹索引，適用于范圍查詢B.哈希索引，快速定位特定值C.位圖索引，適用于布爾型字段D.以上索引類型效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)分布19、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關系的追蹤非常重要。以下關于數(shù)據(jù)血緣關系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關系只在數(shù)據(jù)倉庫中存在，其他數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中不存在D.對于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估和問題追溯具有重要意義20、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關于數(shù)據(jù)傾斜的描述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)傾斜會導致某些任務的處理時間過長B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過增加節(jié)點數(shù)量來解決數(shù)據(jù)傾斜問題D.對數(shù)據(jù)進行預處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜21、在大數(shù)據(jù)存儲中，當需要支持復雜的事務處理時，以下哪種數(shù)據(jù)庫更適合？（）A.關系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫22、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設我們有一個包含客戶消費行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法23、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進行預處理和特征工程。假設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)值特征以便進行機器學習模型的訓練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提??？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析24、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進行概括和總結，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導致問題發(fā)生的原因C.預測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預測未來的趨勢和結果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預25、在交通領域，大數(shù)據(jù)的應用日益廣泛。以下關于大數(shù)據(jù)在交通領域應用的描述，不正確的是（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r監(jiān)測車輛的運行狀態(tài)，提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎設施，如道路和停車場的建設D.大數(shù)據(jù)在交通領域的應用主要集中在城市交通，對長途運輸?shù)淖饔糜邢?6、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)，以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤數(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)務需求和數(shù)據(jù)特點進行定制化處理27、當處理大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù)時，例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù)，需要特殊的處理方法。假設要分析一個地區(qū)多年的氣溫變化趨勢。以下哪種技術最適合處理這種時空數(shù)據(jù)的分析任務？（）A.空間索引B.時間序列分析C.地理信息系統(tǒng)（GIS）D.以上技術結合使用28、大數(shù)據(jù)存儲技術有很多種，以下關于大數(shù)據(jù)存儲技術的描述中，錯誤的是（）。A.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，適用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫是一種非關系型數(shù)據(jù)庫，適用于存儲非結構化數(shù)據(jù)C.NewSQL數(shù)據(jù)庫是一種新型的關系型數(shù)據(jù)庫，適用于存儲大規(guī)模結構化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能29、在大數(shù)據(jù)分析項目中，以下哪個階段通常需要花費最多的時間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預處理C.模型構建D.結果評估30、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術可以減少數(shù)據(jù)存儲空間和傳輸帶寬。以下關于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較，哪項說法不準確？（）A.無損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會丟失部分數(shù)據(jù)，但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比，如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點和對數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理，無需考慮具體情況二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Python編寫一個程序，使用Hive對存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的大規(guī)模銷售數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，找出銷售額最高的前10個產(chǎn)品類別。2、（本題5分）運用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個查詢語句，對一個包含數(shù)十億行日志數(shù)據(jù)的表進行分析。要求提取出特定時間段內(nèi)的錯誤日志，并統(tǒng)計錯誤類型的分布。3、（本題5分）用Python結合HBase數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)一個程序來存儲和查詢大量的醫(yī)療病歷數(shù)據(jù)，包括患者姓名、病歷編號、癥狀、診斷結果等，并能夠根據(jù)癥狀進行模糊查詢。4、（本題5分）基于Storm框架，實現(xiàn)一個實時流數(shù)據(jù)處理程序，對股票交易數(shù)據(jù)進行實時分析，計算每只股票在每分鐘內(nèi)的成交量和成交金額。5、（本題5分）利用Java語言和Cassandra數(shù)據(jù)庫，設計一個程序來存儲和查詢海量的股票交易數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括交易時間、股票代碼、交易價格、交易數(shù)