北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》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20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，常常需要進(jìn)行特征提取和分類。假設(shè)有一個包含數(shù)百萬張圖片的數(shù)據(jù)集，需要快速準(zhǔn)確地識別圖片中的物體。以下哪種技術(shù)或算法在圖像大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用廣泛？（）A.決策樹B.隨機(jī)森林C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯2、在處理海量文本數(shù)據(jù)時，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效果較好，詞嵌入模型更適合長文本3、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購買關(guān)系時，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.回歸分析算法4、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能夠節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的說法，錯誤的是（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，沒有任何信息損失B.有損壓縮會丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下仍能滿足需求C.數(shù)據(jù)壓縮比越高，壓縮效果越好，對數(shù)據(jù)的使用沒有任何影響D.選擇數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)時需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用需求5、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行有效的解釋和溝通。假設(shè)一個市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，得出了關(guān)于消費(fèi)者行為的一些結(jié)論。以下哪種方式最能幫助非技術(shù)人員理解和接受這些分析結(jié)果？（）A.技術(shù)報告和數(shù)據(jù)表格B.可視化圖表和簡潔的文字說明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋6、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個性化推薦，提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺的營銷和推廣，提高品牌知名度和市場份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺，不適用于中小電商企業(yè)7、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像等。假設(shè)我們有大量的產(chǎn)品評論文本數(shù)據(jù)，想要提取其中的關(guān)鍵信息。以下哪種技術(shù)最適用？（）A.數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式B.自然語言處理（NLP）技術(shù)，理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，對文本進(jìn)行分類D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢語言，篩選出關(guān)鍵文本8、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險評估、市場風(fēng)險預(yù)測、操作風(fēng)險監(jiān)測等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中應(yīng)用的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險評估，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場風(fēng)險預(yù)測，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險監(jiān)測，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融9、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，以下哪種硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量內(nèi)存C.高速磁盤D.以上都是10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋等步驟，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.結(jié)果解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行D.數(shù)據(jù)挖掘的過程只需要進(jìn)行一次，不需要進(jìn)行多次迭代和優(yōu)化11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理12、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）13、假設(shè)要對大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，例如預(yù)測股票價格走勢，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林14、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用15、大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)是一個重要的問題。假設(shè)一個醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，包含了患者的敏感醫(yī)療信息，需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的同時確?；颊唠[私不被泄露。以下哪種方法最能有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.訪問控制和權(quán)限管理D.以上方法結(jié)合使用16、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯誤、數(shù)據(jù)更新的不及時等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量17、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理平臺時，需要考慮硬件和基礎(chǔ)設(shè)施的選型。以下關(guān)于硬件選型的考慮因素，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.服務(wù)器的CPU性能、內(nèi)存容量和存儲類型（如HDD、SSD）會影響數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲對于分布式大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸至關(guān)重要C.硬件的成本是唯一的考慮因素，應(yīng)選擇價格最低的設(shè)備以降低建設(shè)成本D.考慮硬件的可擴(kuò)展性，以便在未來業(yè)務(wù)增長時能夠方便地進(jìn)行升級和擴(kuò)展18、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用19、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶畫像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個電商平臺，需要為用戶構(gòu)建畫像，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶畫像？（）A.用戶的購買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評價信息D.Alloftheabove（以上皆是）20、在大數(shù)據(jù)存儲方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。假設(shè)有一個需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，同時對數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在氣象災(zāi)害應(yīng)急管理中的價值。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的動態(tài)更新機(jī)制。3、（本題5分）解釋MapReduce如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何提升供應(yīng)鏈的彈性和敏捷性。5、（本題5分）簡述MapReduce的工作原理。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在黃金行業(yè)的應(yīng)用，如黃金價格預(yù)測、市場風(fēng)險評估，以及黃金飾品的消費(fèi)者偏好分析。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在輪滑場中的應(yīng)用，如輪滑鞋租賃管理、玩家技術(shù)水平評估，以及輪滑活動的組織推廣。3、（本題5分）研究某城市的交通流量數(shù)據(jù)，分析擁堵路段和時間段，并提出改善交通狀況的建議。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在卡丁車館中的應(yīng)用，如車輛性能分析、賽道使用情況統(tǒng)計(jì)，以及卡丁車比賽的組織策劃。5、（本題5分）研究某在線旅游平臺的用戶住宿偏好數(shù)據(jù)，拓展合作酒店類型。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）用Python編寫一個程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQ