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大数据建模题库及答案

一、选择题

1.以下哪种数据类型在大数据建模中常用于表示连续数值？

A.整数型

B.浮点型

C.字符型

D.布尔型

答案：B

解析：浮点型数据可以表示带有小数部分的数值，适合用于表示连续数值，如温度、身高、体重等。整数型只能表示整数，字符型用于存储文本，布尔型只有真和假两个值，均不适合表示连续数值。

2.在数据预处理阶段，以下哪种操作不属于数据清洗的范畴？

A.处理缺失值

B.去除重复数据

C.数据归一化

D.处理异常值

答案：C

解析：数据清洗主要是处理数据中的缺失值、重复数据和异常值等问题，以提高数据的质量。而数据归一化是将数据按比例缩放，使其落入一个特定的区间，属于数据变换的操作，不属于数据清洗范畴。

3.以下哪种算法是基于树结构的分类算法？

A.K-近邻算法

B.逻辑回归

C.决策树算法

D.支持向量机

答案：C

解析：决策树算法是一种基于树结构进行决策的分类算法，它通过对数据的属性进行划分，构建出一棵决策树来进行分类。K-近邻算法是基于实例的学习算法，逻辑回归是一种广义线性模型，支持向量机是基于间隔最大化原理的分类算法，它们都不是基于树结构的。

4.在聚类分析中，以下哪种指标用于衡量聚类结果的紧密程度？

A.轮廓系数

B.均方误差

C.召回率

D.准确率

答案：A

解析：轮廓系数是一种综合考虑聚类内部紧密程度和聚类之间分离程度的指标，值越接近1表示聚类效果越好，能衡量聚类结果的紧密程度。均方误差常用于回归分析中衡量预测值与真实值之间的误差；召回率和准确率是分类算法的评估指标。

5.以下哪种数据库适合存储大规模的非结构化数据？

A.MySQL

B.PostgreSQL

C.MongoDB

D.Oracle

答案：C

解析：MongoDB是一种NoSQL数据库，它采用文档型存储方式，适合存储大规模的非结构化数据，如JSON格式的数据。而MySQL、PostgreSQL和Oracle都是关系型数据库，更适合存储结构化数据。

6.以下哪种技术可以用于实时处理大数据流？

A.Hadoop

B.Spark

C.Flink

D.Hive

答案：C

解析：Flink是一个开源的流处理框架，专门用于实时处理大数据流。Hadoop主要用于批量数据处理，Spark虽然也可以进行流处理，但它的流处理是基于微批处理的。Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，主要用于数据的查询和分析，不适合实时处理。

7.在关联规则挖掘中，以下哪个指标表示规则的可信度？

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.杠杆率

答案：B

解析：置信度是指在包含前件的事务中，同时包含后件的事务的比例，它表示规则的可信度。支持度表示项集在数据集中出现的频率；提升度用于衡量规则的有效性；杠杆率用于衡量两个项集之间的相关性。

8.以下哪种特征选择方法是基于模型的特征选择方法？

A.方差选择法

B.卡方检验

C.随机森林特征重要性

D.相关性分析

答案：C

解析：随机森林特征重要性是基于随机森林模型来评估特征的重要性，属于基于模型的特征选择方法。方差选择法是根据特征的方差来选择特征；卡方检验用于检验特征与目标变量之间的独立性；相关性分析是通过计算特征之间的相关性来选择特征，它们都不属于基于模型的特征选择方法。

9.在深度学习中，以下哪种激活函数可以解决梯度消失问题？

A.Sigmoid函数

B.Tanh函数

C.ReLU函数

D.Softmax函数

答案：C

解析：ReLU（RectifiedLinearUnit）函数在输入大于0时，梯度为1，不会出现梯度消失问题。Sigmoid函数和Tanh函数在输入值较大或较小时，梯度会趋近于0，容易导致梯度消失。Softmax函数主要用于多分类问题中，将输出转换为概率分布，不是用于解决梯度消失问题的。

10.以下哪种数据采样方法可以用于处理不平衡数据集？

A.简单随机采样

B.分层采样

C.过采样

D.系统采样

答案：C

解析：过采样是一种处理不平衡数据集的方法，它通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。简单随机采样、分层采样和系统采样都是常见的采样方法，但它们主要用于从数据集中选取样本，不能直接解决数据集不平衡的问题。

二、填空题

1.大数据的4V特征是指体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值（Value）。

2.数据仓库的主要特点包括面向主题、集成性、稳定性和时变性。

3.在决策树算法中，常用的划分准则有信息增益、信息增益率和基尼指数。

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