東莞城市學(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_第1頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁東莞城市學(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)一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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)處理中,常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提???()A.TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)B.主成分分析(PCA)C.獨(dú)立成分分析(ICA)D.因子分析2、在大數(shù)據(jù)處理中,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計(jì)算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)?()A.隊(duì)列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹3、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4、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(chǎng)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(duì)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)5、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見?()A.主成分分析(PCA),提取主要成分B.因子分析,找出潛在的共同因子C.線性判別分析(LDA),用于分類問題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的一致性和可用性之間需要進(jìn)行權(quán)衡。假設(shè)有一個(gè)在線交易系統(tǒng),在極端情況下,以下哪種策略更傾向于保證數(shù)據(jù)的一致性?()A.立即停止服務(wù),直到數(shù)據(jù)一致性恢復(fù)B.允許一定程度的數(shù)據(jù)不一致,優(yōu)先保證系統(tǒng)的可用性C.采用異步復(fù)制,提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度D.隨機(jī)選擇一種策略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、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的重要工具,以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù),以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織9、在大數(shù)據(jù)分析中,為了處理不平衡數(shù)據(jù)集,以下哪種方法經(jīng)常被采用?()A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)D.以上都是10、大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù),想要預(yù)測(cè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效?()A.描述性統(tǒng)計(jì)分析,總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析,將客戶分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類別D.回歸分析,建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型11、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(shì),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(duì)于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯(cuò)機(jī)制,能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障12、在大數(shù)據(jù)分析中,為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢(shì),以下哪種方法經(jīng)常被使用?()A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時(shí)間序列分析D.以上都是13、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè),提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化,提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持,提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通,不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域14、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及,數(shù)據(jù)可視化工具也不斷發(fā)展。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的選擇因素,哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確?()A.應(yīng)考慮工具對(duì)不同數(shù)據(jù)源的支持能力,以便能夠整合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析B.工具的交互性和用戶體驗(yàn)對(duì)于用戶深入探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)洞察非常重要C.可視化工具的價(jià)格是選擇的唯一決定性因素,應(yīng)選擇價(jià)格最低的工具D.工具的可擴(kuò)展性和與其他系統(tǒng)的集成能力也是需要考慮的因素之一15、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí),需要考慮系統(tǒng)的性能優(yōu)化。以下哪種方法對(duì)于提高大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效?()A.增加硬件資源,如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用16、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策成為一種趨勢(shì),以下關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策可以提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性B.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系C.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策只適用于企業(yè)管理,不適用于政府決策和社會(huì)治理D.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等專業(yè)人才17、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。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18、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時(shí),自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術(shù)最適合這個(gè)任務(wù)?()A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類19、大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)一家醫(yī)院想要利用大數(shù)據(jù)提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下哪種應(yīng)用方式最有潛力?()A.分析患者的病歷數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生和發(fā)展B.利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化醫(yī)院的物資管理和庫存控制C.根據(jù)醫(yī)生的工作習(xí)慣和患者流量,合理安排醫(yī)療資源D.以上應(yīng)用方式都具有重要價(jià)值,應(yīng)綜合實(shí)施20、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21、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?()A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用22、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較,哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確?()A.無損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù),如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù),但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比,如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點(diǎn)和對(duì)數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理,無需考慮具體情況23、在大數(shù)據(jù)的資源管理中,YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配,以下關(guān)于YARN的功能,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對(duì)內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制24、對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇?()A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow25、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(shì)二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)理賠管理中的作用。2、(本題5分)大數(shù)據(jù)對(duì)考古研究的幫助有哪些?3、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何提升供應(yīng)鏈的彈性和敏捷性。4、(本題5分)列舉大數(shù)據(jù)在殘疾人就業(yè)幫扶中的應(yīng)用。三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析某金融機(jī)構(gòu)的貸款還款數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)違約風(fēng)險(xiǎn)。2、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)在陶瓷行業(yè)的應(yīng)用,如生產(chǎn)工藝監(jiān)控、產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估,以及藝術(shù)陶瓷的市場(chǎng)分析。3、(本題5分)根據(jù)某城市的智能交通攝像頭數(shù)據(jù),優(yōu)化交通信號(hào)燈設(shè)置。4、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在旅游景區(qū)管理中的應(yīng)用,如游客流量預(yù)測(cè)、景區(qū)設(shè)施優(yōu)化,以及游客滿意度調(diào)查。5、(本題5分)分析某在線游戲平臺(tái)的玩家流失數(shù)據(jù),采取留存措施。四、編程題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1

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