衢州學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、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(jià)格走勢，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)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2、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個(gè)需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進(jìn)行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）3、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集4、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測模型，用于預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種評估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值5、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)公司需要對員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)又要保護(hù)員工的隱私。以下哪種技術(shù)可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.同態(tài)加密B.哈希函數(shù)C.數(shù)字簽名D.數(shù)據(jù)脫敏6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析時(shí)，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關(guān)于Apriori算法的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它通過逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計(jì)算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.它可以自動(dòng)確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度閾值7、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價(jià)格，越貴越好8、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。以下關(guān)于列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)的比較，不準(zhǔn)確的是（）A.列式存儲(chǔ)適合于批量數(shù)據(jù)讀取和分析，行式存儲(chǔ)適合于頻繁的單行數(shù)據(jù)更新B.列式存儲(chǔ)能夠提高數(shù)據(jù)壓縮比，節(jié)省存儲(chǔ)空間C.行式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)查詢時(shí)的性能優(yōu)于列式存儲(chǔ)D.列式存儲(chǔ)對于只涉及少數(shù)列的查詢具有優(yōu)勢9、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會(huì)產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考10、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來提高分析的準(zhǔn)確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長度D.以上因素都可能對提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助11、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.回歸分析可以用于預(yù)測連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡單的形式C.回歸分析只能處理兩個(gè)變量之間的關(guān)系，不能處理多個(gè)變量D.可以通過評估回歸模型的擬合優(yōu)度來判斷其準(zhǔn)確性12、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀寫性能，通常會(huì)采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)。以下關(guān)于分布式存儲(chǔ)的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上B.可以通過增加節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展存儲(chǔ)容量C.節(jié)點(diǎn)之間的通信開銷對性能影響較小D.數(shù)據(jù)的一致性維護(hù)是一個(gè)重要問題13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對象歸為一組，與分類不同，聚類不需要事先知道類別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)會(huì)丟失數(shù)據(jù)中的重要信息14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用場景需要快速存儲(chǔ)和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）B.Cassandra（分布式寬列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫）D.Alloftheabove（以上皆是）15、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密存儲(chǔ)，就無需擔(dān)心隱私問題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風(fēng)險(xiǎn)D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)無法實(shí)現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意16、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。假設(shè)有一個(gè)包含客戶購買行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體，以便進(jìn)行個(gè)性化營銷。以下哪種聚類算法在這種情況下可能不太適用？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.線性回歸17、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力18、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間過長，以下哪種方法可能有助于提高性能？（）A.增加計(jì)算資源B.優(yōu)化算法和代碼C.調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)D.Alloftheabove（以上皆是）19、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計(jì)算平臺(tái)D.以上都是20、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值時(shí)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.主成分分析C.異常檢測算法D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化21、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，適用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.NewSQL數(shù)據(jù)庫是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能22、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景23、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊，分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架，如MapReduce、Spark等24、在大數(shù)據(jù)的流處理中，窗口操作是常見的處理方式。假設(shè)我們需要對數(shù)據(jù)流進(jìn)行按時(shí)間窗口的統(tǒng)計(jì)分析，以下哪種窗口類型不適合用于實(shí)時(shí)性要求較高的場景？（）A.滾動(dòng)窗口B.滑動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.固定窗口25、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。假設(shè)有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)26、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面，對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的作用有限D(zhuǎn).能夠識(shí)別欺詐行為，保障用戶權(quán)益27、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個(gè)簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響28、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分時(shí)，以下哪種方法可以自動(dòng)確定細(xì)分的類別數(shù)量？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.以上都不行29、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)多種多樣，以下關(guān)于常見大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)具有高容錯(cuò)性和高擴(kuò)展性B.NoSQL數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且具備強(qiáng)大的事務(wù)處理能力C.分布式列式數(shù)據(jù)庫能夠高效存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.對象存儲(chǔ)可以存儲(chǔ)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、視頻等30、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持海量小文件的存儲(chǔ)和訪問，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）有一個(gè)包含大量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出所有包含特定HTML標(biāo)簽（如

）的網(wǎng)頁，并統(tǒng)計(jì)這些網(wǎng)頁的數(shù)量。2、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)可靠的消息傳遞系統(tǒng)，確保消息在傳輸過程中不丟失、不重復(fù)，并能夠處理消息的順序錯(cuò)亂問題。3、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢海量氣象數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、氣壓、風(fēng)速）的系統(tǒng)，支持按地區(qū)和時(shí)間范圍查詢。4、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括監(jiān)測站點(diǎn)、監(jiān)測時(shí)間、污染物濃度等，并能夠根據(jù)時(shí)間段和監(jiān)測站點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)對比分析。5、（本題5分）給定一個(gè)包含電商商品評價(jià)情感得分?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，分析商品質(zhì)量和服務(wù)的滿意度。三、簡答題（本大題共5個(gè)小