石嘴山工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、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(chǔ)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、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，內(nèi)存計(jì)算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢？（）A.更快的計(jì)算速度B.更好的容錯(cuò)性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用4、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(cuò)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5、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個(gè)城市在一年中每天的氣溫變化情況，以下哪種可視化方式不太合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項(xiàng)常見任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進(jìn)行去重B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后去重C.逐個(gè)比較數(shù)據(jù)元素進(jìn)行去重D.利用數(shù)據(jù)庫的去重功能7、在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集是第一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集方法的敘述，不正確的是（）A.系統(tǒng)日志采集是通過對(duì)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的日志進(jìn)行收集和分析B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以從互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量的數(shù)據(jù)C.傳感器數(shù)據(jù)采集主要用于獲取物理世界中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)D.手工錄入是最常用且高效的數(shù)據(jù)采集方式，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性要求日益嚴(yán)格。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私合規(guī)的措施，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.企業(yè)需要了解并遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如歐盟的GDPR、中國的網(wǎng)絡(luò)安全法等B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)，提高其合規(guī)意識(shí)和數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)，發(fā)現(xiàn)并整改潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)D.為了滿足合規(guī)要求，應(yīng)盡量避免收集和使用任何用戶數(shù)據(jù)9、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)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。以下關(guān)于存儲(chǔ)方式的選擇，正確的是：（）A.行式存儲(chǔ)，因?yàn)樽x取整行數(shù)據(jù)速度快B.列式存儲(chǔ)，能夠提高特定列數(shù)據(jù)的查詢效率C.混合存儲(chǔ)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)動(dòng)態(tài)選擇存儲(chǔ)方式D.存儲(chǔ)方式對(duì)查詢性能影響不大，可以隨意選擇10、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11、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(duì)于只涉及少數(shù)列的查詢具有優(yōu)勢12、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營銷。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營銷中的作用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場趨勢，幫助商家提前準(zhǔn)備庫存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷只能針對(duì)新用戶，對(duì)老用戶效果不佳D.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁面布局和流程13、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測、醫(yī)療影像分析、健康管理等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預(yù)測和預(yù)防，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療影像分析，提高診斷的準(zhǔn)確性和速度C.大數(shù)據(jù)可以用于健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持大規(guī)模鍵值對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢，以下哪種數(shù)據(jù)庫通常被使用？（）A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是15、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的技術(shù)來確保數(shù)據(jù)的及時(shí)處理和分析。假設(shè)有一個(gè)金融交易系統(tǒng)，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析每一筆交易數(shù)據(jù)，以檢測異常交易行為。以下哪種技術(shù)最適合處理這種實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop16、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個(gè)類別，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機(jī)D.支持向量機(jī)17、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。假設(shè)一個(gè)包含了用戶購物行為的數(shù)據(jù)集，其中存在大量缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況，同時(shí)能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，并使用聚類算法識(shí)別和處理異常值C.對(duì)缺失值進(jìn)行隨機(jī)填充，保留重復(fù)數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進(jìn)行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析18、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19、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(píng)估回歸模型的擬合優(yōu)度來判斷其準(zhǔn)確性20、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在游戲作弊檢測中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在能源市場預(yù)測中的方法。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理有何幫助？4、（本題5分）解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的概念和應(yīng)用。5、（本題5分）在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在射箭館中的應(yīng)用，如射箭器材選擇推薦、運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練數(shù)據(jù)監(jiān)測，以及射箭活動(dòng)的推廣策略。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在箱包行業(yè)的應(yīng)用，如流行趨勢預(yù)測、品牌推廣，以及客戶滿意度的調(diào)查。3、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在高爾夫球場中的應(yīng)用，如球場草坪維護(hù)、會(huì)員打球數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，以及賽事組織的優(yōu)化。4、（本題5分）研究某金融機(jī)構(gòu)的貸款數(shù)據(jù)，評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用，如天氣預(yù)報(bào)、氣候研究，以及數(shù)據(jù)的多源融合和模型優(yōu)化。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）基于