2024年应用及操作处理大数据技能知识考试题库与答案.docx

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1、2024年应用及操作处理大数据技能知识考试题库与答案一、单选题1 .图像平滑会造成什么效果？A、图像边缘模糊化B、图像边缘清晰化C、无影响D、以上答案都不正确参考答案：A2 .在处理非结构化数据时，哪种技术常用于提取有用信息？A.数据清洗8 .文本挖掘C.数据聚合D.统计分析参考答案：B3.在数据科学项目中，数据科学家如何验证模型的泛化能力？.在训练数据集上进行测试B.在验证数据集上进行测试C.在未见过的测试数据集上进行测试D.通过交叉验证参考答案：C4 .在数据科学中，哪种方法常用降维以减少数据的复杂度？A.标准化B.正规化C.主成分分析（PCA）D.交叉验证参考答案：C5 .以下哪个不是数

2、据预处理阶段的常见步骤？A.数据清洗8 .数据集成C.数据可视化D.数据转换参考答案：C6 .在使用决策树算法时，哪个参数可能导致模型过拟合？A.树的深度B.最小样本分割数C.两者都可能D.两者都不可能参考答案：C7 .在数据仓库中，数据集市(DataMart)与数据仓库的主要区别是什么？A.数据集市包含的数据量更小8 .数据集市不需要ET1.过程C.数据集市是面向特定业务部门的D.数据集市不支持复杂查询参考答案：C8.以下哪个不是机器学习中的监督学习算法？A.K-最近邻B.决策树C.K-11eans聚类D.逻辑回归参考答案：C9.在处理时间序列数据时，哪种方法常用于平滑数据以减少噪声？A.移

3、动平均B.傅里叶变换C.标准化D.决策树参考答案：A10.在数据科学项目中，哪个步躲通常用于发现数据中的隐藏模式或关系？A.数据清洗B.数据可视化C.特征工程D.建模与预测参考答案：B11.在数据科学项目中,特征选择(FeatUreSe1.ection)的主要目的是什么？A.减少计算时间B.提高模型的可解释性C.两者都是O.两者都不是参考答案：C12.以下哪个不是数据清洗(DataC1.eaning)过程中可能遇到的挑战？A.缺失值处理B.异常值检测C.数据加密D.数据类型不一致参考答案：C13.以下哪个不是A/B测试中的关键要素？,实验组和对照组B.假设检验C.数据可视化D.样本大小计算参考

4、答案：C14 .在进行数据清洗时，处理异常值(OUt1.ierS)的一种常用方法是什么？A.填充为中位数或众数B删除异常值所在的行或列C.使用插值法进行填充D.标准化或归一化数据参考答案：B15 .以下哪个不是数据挖掘的常用技术？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.回归分析D.神经网络参考答案：D16.以下哪个不是K-means聚类算法可能面临的挑战？A需要预先指定聚类数量(K值)B.对初始聚类中心的选择敏感C.只能处理球形簇D.无法处理大规模数据集参考答案：D17.以下哪个不是自然语言处理(N1.P)中的任务？A.情感分析B.命名实体识别C.回归分析D.机鼎翻译参考答案：C18.在数据科学项目中

5、，A/B测试的结果如何统计上显著？A.当且仅当实验组和对照组的差异在统计上显著时B.当实验组的性能始终优于对照组时C.当实验组的性能标准差小于对照组时D.当实验组的样本数量大于对照组时参考答案：A19 .在使用随机森林进行特征重要性评估时，哪个指标通常用于衡量特征的重要性？A.特征在树中出现的次数B.特征在树中作为分裂节点的平均增益C.特征值的范围D.特征在数据集中的缺失率参考答案：B20 .以下哪个不是数据清洗过程中可能遇到的挑战？A.缺失值处理B.异常值检测与处理C.数据整合与合并D.数据加密与安全性(数据加密和安全性更多是关于数据保护，而不是数据清洗的直接挑战)参考答案：D21 .关于S

6、Park的说法中，哪个是错误的？A、采用内存计算模式B、可利用多种语言编程C、主要用于批处理D、可进行map()操作参考答案：C22 .对数值型输出，最常见的结合策略是？A、投票法B、平均法C、学习法D、排序法参考答案：B23 .以下属于考虑词语位置关系的模型有？A、词向量模型B、词袋模型C、词的分布式表示D、TF-IDF参考答案：A24 .对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，下列说法正确的是？A、需要将这些样本全部强制转换为支持向量B、需要将这些样本中可以转化的样本转换为支持向量,不能转换的直接删除C、移去或者减少这些样本对分类结果没有影响D、以上都不对参考答案：C25

7、 .在数据仓库中，哪种类型的事实表通常包含详细的业务活动数据？A.累积快照事实表26 事务事实表C.周期快照事实表D.无事实表（此选项不符合实际，仅为排除项）参考答案：B26.哪种类型的机器学习算法不依赖于数据实例的标签进行训练？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习（强化学习虽然不完全依赖标签，但它通常涉及奖励信号，不完全等同于无监督学习）参考答案：B27.在数据科学中，A/B测试主要用于什么目的？A.评估不同机器学习算法的性能B.评估不同数据预处理方法的效果C.评估网站或应用的不同版本对用户行为的影响D.评估不同数据可视化工具的优劣参考答案：C28.在使用深度学习进行图像分类

8、时，哪个层通常用于输出最终的分类结果？A.卷积层B.池化层C.全连接层（或称为密集层）D.激活层（但这里特指用于输出的激活层，如SoftmaX）参考答案：D29.在数据科学项目中，哪个步骤通常涉及将原始数据转换为可用于模型训练的形式？A.数据收集B.数据清洗C.特征工程D.模型训练参考答案：C30.当图像通过信道传输时，噪声一般与什么无关？A.信道传输的质量B.出现的图像信号C.是否有中转信道的过程D.图像在信道前后的处理参考答案：B31.在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中，哪种更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况？,留出法B.交叉验证法C.自助法D.留一法参考答案：C32

9、.在数据科学中，通常可以采用哪种方法有效避免数据加工和数据备份的偏见？A.A/B测试B.训练集和测试集的划分C.测试集和验证集的划分参考答案：B33.下列不属于深度学习内容的是？,深度置信网络B.受限玻尔兹曼机C.卷积神经网络D.贝叶斯学习参考答案：D34.在大数据项目中，哪个阶段可能涉及使用数据工程师来优化数据查询性能？A.数据采集B.数据清洗C.数据存储与管理D.数据分析与可视化参考答案：C35 .以下哪个不是NOSQ1.数据库的特点？A.不保证事务的ACID特性B.易于扩展C.支持复杂的SQ1.查询D.灵活的数据模型参考答案：C36 .在数据仓库设计中，星型模式与雪花模式的主要区别在于？

10、.存储的数据量B.表的连接方式C.数据更新的频率D.数据的来源参考答案：B37 .以下哪种算法常用户推荐系统中，基了用户的历史行为预测其兴趣?A.决策树B.协同过滤C.朴素贝叶斯D.逻辑回归参考答案：B38 .在数据预处理阶段，缺失值处理的一种常用方法是？A.删除包含缺失值的行或列B.用均值、中位数或众数填充C.忽略缺失值，直接进行后续分析D.将缺失值视为一个新的类别参考答案：B39 .下列哪个不是大数据处理面临的挑战？A.数据安全性B.数据实时性C.数据一致性D.数据存储与计算成本参考答案：C40 .在使用K-means聚类算法时，通常需要预先确定的参数是？.聚类中心的数量B.数据点的维度C

11、.数据点的数量D.聚类半径参考答案：A41 .哪种类型的机器学习算法适合处理非线性关系的数据？A.线性网归B.决策树C.逻辑回归D.朴素贝叶斯参考答案：B42 .哪个不是大数据安全面临的挑战？A.数据泄露B.数据篡改C.数据存储成本D.隐私保护参考答案：C43 .在机器学习中，哪种学习类型涉及在没有明确标记的数据集上进行训练？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习参考答案：B44 .以下哪个不是数据科学家在数据探索阶段可能执行的任务？A.数据清洗B.缺失值处理C.特征工程D.模型部署（模型部署通常发生在数据探索和分析之后）参考答案：D45 .在数据可视化中，哪种图表类型最适合展示

12、时间序列数据？A.条形图B.折线图C.饼图D.热力图参考答案：B46 .以下哪个不是大数据处理中的关键挑战？A.数据多样性B.数据实时性C.数据安全性D.数据一致性(在分布式系统中，数据一致性是一个重要问题，但在大数据处理的上下文中，它通常不是首要挑战,特别是与数据多样性、实时性和安全性相比)参考答案：D47 .哪种类型的数据库最适合处理图结构数据？A.关系型数据库B.文档型数据库C.列式数据库D.图数据库参考答案：D48 .在数据科学中，交叉验证(Cross-Va1.idation)的主要目的是什么？A.减少过拟合B.加速模型训练C.增加模型的复杂度D.无需训练集和测试集的分割参考答案：A4

13、9 .在机器学习中，梯度下降(GradientDescent)算法属于哪一类优化算法？.局部搜索算法B.贪心算法C.动态规划D.启发式算法参考答案：A50 .以下哪个不是自然语言处理(N1.P)中的常见任务？A.情感分析B.命名实体识别C.语音识别D.机器翻译参考答案：C51 .以下哪个不是数据科学家在处理大数据时可能面临的挑战?A.数据存储和访问B.数据安全和隐私C.数据可视化D.实时数据处理参考答案：C52 .在数据科学项目中，数据泄露(Data1.eakage)指的是什么？A.数据在传输过程中被未经授权的第三方获取B.在模型训练过程中，测试数据的信息被间接地用于训练模型C.数据在存储过程

14、中因硬件故障而丢失D.数据在可视化时未进行脱敏处理参考答案：B53 .在机器学习中，正则化(RegUIariZation)的主要目的是什么？A.增加模型的复杂度B.减少模型的训练时间C.防止过拟合D.提高模型的解释性参考答案：C54 .以下哪个不是数据预处理中处理缺失值的常用方法？A.删除含有缺失值的行或列B.用均值、中位数或众数填充C使用插值法(如线性插值)D.忽略缺失值，直接进行模型训练参考答案：D55 .在使用随机森林(RandomForest)算法时，哪个参数的增加通常会导致模型变得更加复杂？A.树的数量B.树的深度C叶子节点所需的最小样本数D.分割节点所需的最小样本数参考答案：B56 .在使用机器学习模型时，特征缩放(FeatureSca1.ing)的主要目的是什么？A.提高模型的准确率B.加快模型的训练速度C.减少数据的存储空间D使得不同量纲的特征能够公平地比较参考答案：D二