四川應(yīng)用技術(shù)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)Python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)四川應(yīng)用技術(shù)職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)Python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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)架構(gòu)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)架構(gòu)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.集中式存儲(chǔ)架構(gòu)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本2、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)森林對(duì)不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過(guò)過(guò)采樣或欠采樣來(lái)平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機(jī)森林C.隨機(jī)森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)不需要進(jìn)行特殊處理D.調(diào)整隨機(jī)森林的參數(shù)可以提高對(duì)少數(shù)類別的分類性能3、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4、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Kafka常用于消息隊(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)性要求極高的消息5、在大數(shù)據(jù)分析中，分類算法常用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法6、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設(shè)我們需要實(shí)時(shí)監(jiān)控一個(gè)網(wǎng)站的訪問(wèn)流量，并及時(shí)做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用7、在大數(shù)據(jù)的圖計(jì)算中，PageRank算法常用于評(píng)估網(wǎng)頁(yè)的重要性。假設(shè)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)網(wǎng)頁(yè)組成，形成一個(gè)有向圖。以下關(guān)于PageRank算法的原理，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.根據(jù)網(wǎng)頁(yè)的鏈接數(shù)量計(jì)算重要性B.考慮網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容質(zhì)量和鏈接數(shù)量來(lái)計(jì)算重要性C.通過(guò)模擬隨機(jī)瀏覽者在網(wǎng)頁(yè)之間的跳轉(zhuǎn)來(lái)計(jì)算重要性D.只關(guān)注網(wǎng)頁(yè)的入鏈數(shù)量，不考慮出鏈8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要用到數(shù)據(jù)挖掘算法。以下關(guān)于決策樹算法和聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.決策樹算法可以用于分類和預(yù)測(cè)，聚類算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹算法生成的結(jié)果易于理解和解釋，聚類算法的結(jié)果相對(duì)較難解釋C.決策樹算法需要事先指定類別標(biāo)簽，聚類算法不需要D.聚類算法的計(jì)算復(fù)雜度通常比決策樹算法低9、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10、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評(píng)估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上都是11、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù)，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過(guò)自定義腳本和數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不適用12、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是13、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。對(duì)于一個(gè)大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常存儲(chǔ)整個(gè)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存在，不需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)緩存技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)緩存策略的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于訪問(wèn)頻率的緩存策略將頻繁訪問(wèn)的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略優(yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時(shí)間的緩存策略會(huì)定期清除過(guò)期的數(shù)據(jù)D.自適應(yīng)緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容15、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在智能交通信號(hào)控制中的作用。2、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)行業(yè)的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在游戲用戶體驗(yàn)優(yōu)化中的方法。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的圖像分割數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)精確的圖像分割。2、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢大量的醫(yī)院掛號(hào)數(shù)據(jù)，包括患者姓名、科室、醫(yī)生、掛號(hào)時(shí)間等，并能夠根據(jù)科室和醫(yī)生進(jìn)行工作量統(tǒng)計(jì)。3、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含電商用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶在瀏覽過(guò)程中的行為模式。4、（本題5分）利用Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分發(fā)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)來(lái)源為多個(gè)傳感器，系統(tǒng)需要將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)給不同的處理模塊進(jìn)行分析和處理。5、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，計(jì)算每個(gè)班級(jí)每門課程的平均分、最高分和最低分，并生成相應(yīng)的報(bào)表。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）綜合研究大數(shù)據(jù)