臨沂大學(xué)《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)臨沂大學(xué)

《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024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、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(gòu)買(mǎi)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(yíng)銷(xiāo)。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(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類(lèi)分析算法D.回歸分析算法2、大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)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(shí)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(wèn)控制和權(quán)限管理D.以上方法結(jié)合使用3、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達(dá)信息。假設(shè)我們要展示一個(gè)地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢(shì)B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對(duì)比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度4、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)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(gè)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)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5、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.對(duì)傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理是一種常見(jiàn)的解決方法D.調(diào)整并行度有時(shí)可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來(lái)的影響7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)治理變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和文件中，缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)治理的主要目標(biāo)？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度C.保障數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性D.促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和流通8、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用評(píng)級(jí)，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)和投資決策，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于金融監(jiān)管，加強(qiáng)金融市場(chǎng)的監(jiān)管力度D.大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(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，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）10、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的圖數(shù)據(jù)時(shí)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，需要特殊的算法和技術(shù)。假設(shè)要找出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.深度優(yōu)先搜索算法B.廣度優(yōu)先搜索算法C.PageRank算法D.最短路徑算法11、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用12、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，為了處理重復(fù)數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分組操作D.排序操作13、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(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)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(guò)程中無(wú)需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量14、對(duì)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15、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)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(guò)增加節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展存儲(chǔ)容量C.節(jié)點(diǎn)之間的通信開(kāi)銷(xiāo)對(duì)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(wèn)題16、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史和消費(fèi)金額B.客戶的社交媒體活動(dòng)和興趣愛(ài)好C.客戶的人口統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)17、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）具有重要地位。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)副本數(shù)量可以由用戶自定義C.具有較高的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)并發(fā)性能D.不適合存儲(chǔ)小文件18、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術(shù)手段。假設(shè)有一個(gè)電商網(wǎng)站的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)，從而進(jìn)行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關(guān)聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法19、在大數(shù)據(jù)的處理中，數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起的過(guò)程。假設(shè)要將來(lái)自不同傳感器的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更全面和準(zhǔn)確的環(huán)境狀況評(píng)估。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法最適合這種情況？（）A.基于特征的融合B.基于決策的融合C.基于模型的融合D.以上方法結(jié)合使用20、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域，沒(méi)有相互交叉和融合的部分21、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)因其靈活性和可擴(kuò)展性而受到關(guān)注。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理，更注重?cái)?shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫(xiě)和分布式存儲(chǔ)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時(shí)更改，無(wú)需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，對(duì)于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強(qiáng)D.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括鍵值存儲(chǔ)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、列族數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)等多種類(lèi)型22、大數(shù)據(jù)的處理往往需要消耗大量的計(jì)算資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。以下哪種方式最能有效地降低計(jì)算成本，同時(shí)保證模型的訓(xùn)練效果？（）A.使用云計(jì)算平臺(tái)B.優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)C.采用分布式并行計(jì)算D.減少數(shù)據(jù)量23、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，除了手動(dòng)選擇和提取特征，還可以使用自動(dòng)特征工程的方法。假設(shè)我們有一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，以下哪種自動(dòng)特征工程的技術(shù)可能適用？（）A.自動(dòng)編碼器B.遺傳算法C.隨機(jī)森林D.以上技術(shù)都可能用于自動(dòng)特征工程24、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用只適用于大型企業(yè)，對(duì)中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測(cè)設(shè)備故障，降低維護(hù)成本25、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于無(wú)損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.無(wú)損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無(wú)損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮，文本數(shù)據(jù)適合無(wú)損壓縮D.無(wú)損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低26、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行27、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問(wèn)控制模型最適合？（）A.自主訪問(wèn)控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪問(wèn)控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問(wèn)控制（RBAC），根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪問(wèn)控制28、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.強(qiáng)一致性要求所有節(jié)點(diǎn)在任何時(shí)刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上存在差異，但最終會(huì)達(dá)到一致C.最終一致性是指經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致?tīng)顟B(tài)D.一致性模型對(duì)系統(tǒng)性能沒(méi)有影響，因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)可以隨意選擇29、大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)城市的交通管理部門(mén)想要利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車(chē)輛的GPS定位數(shù)據(jù)B.道路攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)C.公交卡的刷卡記錄D.以上數(shù)據(jù)結(jié)合使用，綜合分析交通狀況30、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，副本機(jī)制常用于提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。假設(shè)一個(gè)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中有一份數(shù)據(jù)存在三個(gè)副本。以下關(guān)于副本管理的描述，正確的是：（）A.副本應(yīng)存儲(chǔ)在同一物理位置，便于管理和維護(hù)B.副本之間應(yīng)保持完全同步，以確保數(shù)據(jù)一致性C.可以根據(jù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載和網(wǎng)絡(luò)狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整副本的位置D.副本數(shù)量越多越好，能最大限度保證數(shù)據(jù)安全二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫(xiě)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含電商平臺(tái)商品瀏覽時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出瀏覽時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的10種商品，并計(jì)算它們的平均瀏覽時(shí)長(zhǎng)。2、（本題5分）有一個(gè)包含電信用戶通話記錄的文件，使用SQL語(yǔ)句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)操作，找出通話時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的用戶和對(duì)應(yīng)的通話時(shí)長(zhǎng)。3、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市公園游客滿意度數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出滿意度最低的10個(gè)公園，并計(jì)算這些公園的平均滿意度。4、（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(wèn)題實(shí)時(shí)分發(fā)到合適的客服人員，并對(duì)回復(fù)進(jìn)行記錄和分析。5、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含銀行交易數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出交易金