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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南方科技大學

《大數據管理實驗》2023-2024學年第二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15個小題，每小題1分，共15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、在大數據分析中，關聯規則挖掘是一種常見的方法。假設有一個超市的銷售數據集，包含了顧客購買的商品信息。如果我們發現購買牛奶的顧客中有70%也購買了面包，這被稱為（）A.強關聯規則B.弱關聯規則C.無關聯規則D.隨機關聯規則2、大數據存儲系統通常需要具備可擴展性、高性能和高可靠性等特點。以下哪種存儲技術在處理大規模數據時具有較好的可擴展性？（）A.關系型數據庫，如MySQLB.分布式文件系統，如HDFSC.傳統的集中式存儲架構D.本地磁盤存儲3、在進行大數據分析時，需要對數據進行預處理以提高分析的準確性。如果數據存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數據標準化B.數據歸一化C.重采樣D.以上都是4、在大數據可視化中，為了展示數據的分布情況，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都是5、大數據中的數據挖掘技術旨在從海量數據中發現有價值的信息和模式。以下關于數據挖掘流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.數據挖掘首先要進行數據收集和預處理，包括數據清洗、轉換和集成B.接著選擇合適的數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則挖掘等C.然后對挖掘結果進行評估和解釋，若結果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結果應用于實際業務中，為決策提供支持6、在大數據的存儲中，為了提高數據的可靠性和可用性，常常采用冗余存儲的方式。假設一個關鍵的大數據集需要確保在硬件故障時數據不丟失。以下哪種冗余存儲策略最適合這種需求？（）A.鏡像存儲B.奇偶校驗存儲C.糾錯編碼存儲D.以上策略結合使用7、在大數據的異常檢測中，需要從大量正常數據中找出異常值。假設我們有一個網絡流量數據集，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絡流量的異常檢測？（）A.基于統計的方法，如計算均值和標準差B.基于機器學習的方法，如使用支持向量機C.基于深度學習的方法，如使用自編碼器D.以上方法都經常被使用，具體取決于數據特點和需求8、在大數據環境下，數據隱私法規日益嚴格。假設一個公司在處理用戶數據時，以下哪種做法符合合規要求？（）A.在未獲得用戶明確同意的情況下，將用戶數據用于第三方營銷B.對用戶數據進行匿名化處理后，無需再遵循隱私法規C.建立完善的數據隱私管理制度，定期進行合規審計D.只要數據不涉及敏感信息，就可以隨意使用9、隨著數據量的不斷增長，大數據技術在各個領域得到了廣泛應用。以下關于大數據特點的描述，不準確的是（）A.數據量巨大，通常以PB甚至EB為單位計量B.數據類型多樣，包括結構化、半結構化和非結構化數據C.數據價值密度高，每一條數據都具有重要的價值D.數據處理速度要求高，需要在短時間內完成數據的分析和處理10、在大數據安全領域，訪問控制是重要的防護手段。以下關于自主訪問控制和強制訪問控制的描述，哪一項是不準確的？（）A.自主訪問控制由數據所有者決定訪問權限，強制訪問控制由系統管理員統一設定B.強制訪問控制的安全性通常高于自主訪問控制C.自主訪問控制靈活性高，強制訪問控制管理成本低D.強制訪問控制適用于對安全性要求極高的場景，自主訪問控制適用于一般場景11、在大數據的預測分析中，時間序列預測是常見的任務之一。假設我們有一個股票價格的時間序列數據，需要預測未來的價格走勢。以下哪種方法常用于時間序列預測？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動平均法D.隨機森林12、在大數據應用中，推薦系統被廣泛使用。如果一個推薦系統主要基于用戶的歷史購買行為進行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內容的推薦B.協同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦13、大數據的采集來源多種多樣。假設一個社交媒體平臺想要收集用戶的行為數據用于分析用戶興趣和趨勢。以下哪種數據采集方式最全面？（）A.僅收集用戶的發布內容，如帖子和評論B.收集用戶的瀏覽記錄和點贊行為C.同時收集用戶的登錄時間、地理位置和互動行為等多維度數據D.隨機抽取部分用戶的數據進行采集14、在進行大數據分析時，常常需要對數據進行特征工程。假設一個圖像識別的大數據項目，需要從大量的圖像數據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據？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學習自動提取特征D.基于人工標注的特征提取15、大數據分析中的數據降維技術常用于處理高維數據。假設我們有一個包含眾多特征的數據集。以下哪種數據降維方法較為常見？（）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.線性判別分析（LDA），用于分類問題D.以上方法都經常用于數據降維二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數據在能源消費分析中的應用。2、（本題5分）簡述大數據在社交媒體分析中的作用。3、（本題5分）大數據對旅游行業的個性化服務有何幫助？4、（本題5分）在大數據中，如何進行數據血緣的效益評估？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Java語言和HBase數據庫，實現一個程序來存儲和查詢大量的氣象數據。數據包括時間、地點、溫度、濕度等字段，要求能夠快速插入和檢索數據。2、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，對一個大規模的文本分類數據集進行深度神經網絡訓練，提高分類準確率。3、（本題5分）用Python語言和Hive數據倉庫，編寫一個查詢語句，對一個包含大量用戶瀏覽記錄的數據集進行分析。找出用戶瀏覽行為的模式和熱門瀏覽頁面。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含旅游預訂取消數據的文件，分析取消預訂的原因和影響因素。5、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構建一個深度學習模型，對大量的圖像數據進行目標檢測，例如檢測圖片中的人物、車輛等。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）對一家零售企業的庫存數據進