蘭州交通大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁蘭州交通大學(xué)

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》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、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性D.數(shù)據(jù)的存儲格式2、在大數(shù)據(jù)的存儲中，為了應(yīng)對數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲容量的方案。以下哪種存儲架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性3、在大數(shù)據(jù)的存儲和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個(gè)在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個(gè)用戶同時(shí)訂票時(shí)數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場景？（）A.強(qiáng)一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合4、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠滿足高并發(fā)和低延遲的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是5、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理各有特點(diǎn)。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求高，批處理對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和計(jì)算，流處理則相對較難6、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯性的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.容錯性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯性會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯性，無需軟件層面的支持7、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法8、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，情感分析常用于處理文本數(shù)據(jù)。以下關(guān)于情感分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于詞典的方法依賴于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典B.機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜文本時(shí)表現(xiàn)出色D.基于規(guī)則的方法靈活性最高，適應(yīng)性最強(qiáng)9、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合10、數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié)，其目的是去除噪聲和糾正數(shù)據(jù)中的錯誤。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除可以去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄B.缺失值處理通常采用刪除含有缺失值的記錄或者填充缺失值的方法C.異常值檢測可以通過統(tǒng)計(jì)方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)采集階段進(jìn)行一次，后續(xù)無需再次處理11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常涵蓋整個(gè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務(wù)部門或主題B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)粒度較粗，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細(xì)C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉庫D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源相同，沒有區(qū)別12、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13、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一個(gè)包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個(gè)人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以使用多種方法，如數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)對比等C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估只需要在數(shù)據(jù)處理的開始階段進(jìn)行，不需要在整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程中進(jìn)行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系15、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測和庫存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競爭力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)16、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，身份認(rèn)證和訪問控制是重要的防護(hù)措施。以下關(guān)于身份認(rèn)證和訪問控制的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.身份認(rèn)證用于驗(yàn)證用戶的身份，常見的方法包括密碼、指紋識別等B.訪問控制決定用戶對數(shù)據(jù)和資源的訪問權(quán)限，基于角色的訪問控制是一種常見的方式C.一旦用戶通過身份認(rèn)證，就應(yīng)該賦予其對所有數(shù)據(jù)的無限制訪問權(quán)限D(zhuǎn).多因素身份認(rèn)證可以提高身份驗(yàn)證的安全性和可靠性17、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark因其高效的性能而備受青睞。假設(shè)我們要處理一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行復(fù)雜的迭代計(jì)算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持內(nèi)存計(jì)算，大大提高了計(jì)算速度B.提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù)，對于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯機(jī)制，能夠自動處理節(jié)點(diǎn)故障18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見的并行方式。如果一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以分解為多個(gè)相互獨(dú)立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可19、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯誤，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是20、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預(yù)測性分析、規(guī)范性分析等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯誤的是（）。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預(yù)測性分析用于預(yù)測未來的趨勢和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析21、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引22、在大數(shù)據(jù)的流處理框架中，F(xiàn)link相比其他框架具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢。假設(shè)我們需要處理實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流，以下關(guān)于Flink的優(yōu)勢，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.具有精確的一次處理語義，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.支持高效的狀態(tài)管理和容錯機(jī)制C.只適用于小型的流處理任務(wù)D.提供了豐富的窗口操作和時(shí)間處理功能23、在處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種模型常用于預(yù)測未來值？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型24、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖25、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)在線視頻平臺需要為用戶推薦個(gè)性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹26、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時(shí)間進(jìn)行查詢。以下哪種索引類型最適合？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引27、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(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用需求28、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29、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用30、大數(shù)據(jù)的發(fā)展對數(shù)據(jù)管理提出了新的要求。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長，以下關(guān)于數(shù)據(jù)管理策略的調(diào)整，正確的是：（）A.繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，增加硬件投入B.采用分布式的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫C.減少數(shù)據(jù)的收集和存儲，只保留關(guān)鍵數(shù)據(jù)D.不改變現(xiàn)有管理策略，等待技術(shù)成熟后再進(jìn)行調(diào)整二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的智能客服系統(tǒng)，將用戶的咨詢問題實(shí)時(shí)分發(fā)到合適的客服人員，并對回復(fù)進(jìn)行記錄和分析。2、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個(gè)包含在線教育平臺課程評價(jià)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出評價(jià)最好的10個(gè)課程，并計(jì)算它們的平均評價(jià)分?jǐn)?shù)。3、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理大規(guī)模的股票交易數(shù)據(jù)。要求能夠計(jì)算某只特定股票在一段時(shí)間內(nèi)的最高成交價(jià)、最低成交價(jià)和平均成交價(jià)。4、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲和查詢大量的醫(yī)療病歷數(shù)據(jù)，包括患者姓名、病歷編號、癥狀、診斷結(jié)果等，并能夠根據(jù)癥狀進(jìn)行模糊查詢。5、（本題5分）有一個(gè)包含物流車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫，優(yōu)化車輛調(diào)度和路線規(guī)劃。三、簡答