2024年应用及操作处理大数据技能知识考试题库与答案.docx

《2024年应用及操作处理大数据技能知识考试题库与答案.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2024年应用及操作处理大数据技能知识考试题库与答案.docx（29页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

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?参考答案：ABD46.RDD具有()和O特征。A.可容错性；B.简洁性;C.并行数据结构；D.结构化；参考答案：AC47.以下哪层是卷积神经网络的组成部分。A.卷积层B.中间层C.池化层D.全连接层参考答案：ACD48.神经网络的拓扑结构可.以分为()和随机型网络等。A.前向型B.后向型C.反馈型D.自组织竞争型8. JSON格式可以表示比二维数据还复杂的高维数据C.二维数据可以看成是一维数据的组合形式D.字典不可以表示二维以上的高维数据参考答案：AB

11、C52 .下列哪些项属传统循环神经网络的性质0A.上一时刻的网络状态信息将会作用于下一时刻的网络状态B.并行处理序列中所有信息C容易梯度爆炸/消失D.易于搭建参考答案：AC53 .关于总体和样本的说法,正确的是：A.总体也就是研究对象的全体B.如果总体是某一条生产线上生产的全部产品，那么样本可以是每间隔10秒抽取的产品C.样本是从总体的随机抽样D.如果总体是某一小学的1000名学生,那么样本可以是一年级的100名学生54 .数据可视化涉及到O等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。A.计算机图形学B.图像处理C.计算机视觉D.计算机辅助设计参考答案：ABCD55

12、 .下列场景适合使用Python的是()。A.可作为脚本语言,快速编写小型程序、脚本等B.可应用在数据科学、交互式计算及可视化领域C.可作为胶水语言,整合如C+等语言代码O.Python适用于低延时、高利用率的应用场景参考答案：ABC56 .下列关于PCA说法正确的是()。A.在使用PCA之前,我们必须标准化数据B.应该选择具有最大方差的主成分C.应该选择具有最小方差的主成分D.可以使用PCA在低维空间中可视化数据57 .以下哪几项属于汉语未登录词的类型()。,存在于词典但出现频率较少的词B.新出现的普通词汇C.专有名词D.专业名词和研究领域名称参考答案：BCD58 .以下关于降维方法,叙述正

13、确的是O。A.主成分分析是一种常用的非线性降维方法B.核化线性降维是一种常用的线性降维方法C.流形学习是一种借鉴拓扑流形概念的降维方法D.度量学习绕过降维的过程,将学习目标转化为对距离度量计算的权重矩阵的学习参考答案：CD59 .关于降维说法正确的是O。A.PA是根据方差这一属性降维的B.降维可以防止模型过拟合C.降维降低了数据集特征的维度D.降维方法有P1.A等60 .大数据的资产属性体现在()。,具有劳动增值B.涉及法律权属C.具有财务价值D.涉及道德与伦理参考答案：ABCD61 .以下算法中可以应用;图像分割的是0。A.边缘检测技术B.阈值分割技术C.基区域的分割技术D.区域生长方法参考

14、答案：ABCD62.下列关于密度聚类说法错误的是(_)。A.DBSCAN是种著名的密度聚类算法B.密度聚类从样本数量的角度来考察样本之间的可连接性C.密度聚类基于不可连接样本不断扩展聚类簇易获得最终的聚类结果D.密度直达关系通常满足对称性参考答案：BCD63.随机森林在做数据处理方面有什么优势()。A.不需要做缺失值处理B.不需要处理噪音C.不需要做特征选择D.不需要平衡数据集参考答案：ACD64.特征向量的归一化方法有哪些OA.线性函数转换B.对数函数转换C.反余切函数转换D.减去均值,除以方差参考答案：ABCD65.“以数据为中心”是数据产品区别于其他类型产品的本质特征,表现在()方面。A.数据驱动B.数据密集型C.数据范式D.数据可视化参考答案：ABC66.以下关于集成学习的说法正确的是：()。A.随机森林是减少模型的方差,而GBDT是减少模型的偏差B.组成随机森林的树可.以并行生成,而GBDT是串行生成C.随机森林的结果是多数表决表决的,