安徽大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性2、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化物流路徑規(guī)劃，降低運(yùn)輸成本B.有助于實(shí)現(xiàn)庫存的精準(zhǔn)管理和預(yù)測C.大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，自動化程度較低D.能夠?qū)崟r(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸狀態(tài)，提高物流服務(wù)的透明度3、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計(jì)算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作4、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商中應(yīng)用的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個(gè)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(shí)時(shí)監(jiān)控庫存，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的庫存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應(yīng)用主要集中在商品銷售環(huán)節(jié)，對供應(yīng)鏈管理幫助不大5、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源、處理過程和流向，有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和演變B.通過數(shù)據(jù)血緣，可以快速定位數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源，便于進(jìn)行問題排查和修復(fù)C.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)處理流程中重要，對于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)意義不大D.建立和維護(hù)數(shù)據(jù)血緣關(guān)系需要在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行記錄和跟蹤6、大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)備份等B.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度和價(jià)值進(jìn)行分級保護(hù)C.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲和傳輸?shù)陌踩?，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)處理的安全D.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預(yù)案7、假設(shè)一個(gè)電商平臺擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測用戶的購買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘8、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長文本9、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目，需要分析大量的天體觀測數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用10、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個(gè)比較去除B.使用哈希表進(jìn)行快速判斷和去除C.隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留，其余刪除D.對重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理11、在大數(shù)據(jù)的流處理中，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)需要將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速傳輸和處理。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理高吞吐量的消息B.保證消息的順序傳遞，不會出現(xiàn)亂序C.支持消息的持久化存儲，防止數(shù)據(jù)丟失D.不適合用于分布式系統(tǒng)中的消息傳遞12、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用13、假設(shè)要對一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法14、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可視化對于理解和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。假設(shè)要展示一個(gè)城市在一年中不同區(qū)域的交通流量變化情況，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這種時(shí)空數(shù)據(jù)的模式和趨勢？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在殘疾人康復(fù)服務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何提升客戶體驗(yàn)？3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何助力慈善事業(yè)的發(fā)展？4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在能源消費(fèi)分析中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個(gè)包含城市交通擁堵指數(shù)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出擁堵指數(shù)最高的10個(gè)路段，并計(jì)算這些路段的平均擁堵指數(shù)。2、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲和查詢海量醫(yī)療數(shù)據(jù)（如患者病歷、診斷結(jié)果、治療方案）的系統(tǒng)，支持快速檢索和統(tǒng)計(jì)分析。3、（本題5分）利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來存儲和查詢社交網(wǎng)絡(luò)中的人際關(guān)系數(shù)據(jù)，例如朋友關(guān)系、親屬關(guān)系等，并能夠找出兩個(gè)人之間的最短路徑。4、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Druid實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎，對實(shí)時(shí)產(chǎn)生的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析，例如檢測設(shè)備是否異常。5、（本題5分）使用Java語言和MySQL數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng)，用于存儲和查詢大量的電商用戶評價(jià)數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索好評率最高的商品和用戶評價(jià)的情感傾向。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）根據(jù)某城市的智能交通攝