浙江廣廈建設(shè)職業(yè)技術(shù)大學(xué)《大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江廣廈建設(shè)職業(yè)技術(shù)大學(xué)

《大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來越廣泛。對于一個大型企業(yè)來說，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲整個企業(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)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(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)集市可以獨立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)2、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進行智能倉儲管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對倉儲環(huán)節(jié)沒有影響D.能夠?qū)崟r監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對數(shù)據(jù)跨境傳輸進行了嚴(yán)格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī)，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護制度4、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，考慮到系統(tǒng)的可擴展性和容錯性，以下哪種分布式計算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow5、在進行大數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)可視化是一個重要的手段。假設(shè)有一個包含不同地區(qū)銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示各地區(qū)的銷售趨勢和對比情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖B.折線圖C.柱狀圖D.散點圖6、假設(shè)要對大量的音頻數(shù)據(jù)進行分析和處理，以下哪種技術(shù)或工具可能會被用到？（）A.語音識別技術(shù)B.音頻處理庫C.深度學(xué)習(xí)框架D.以上都是7、大數(shù)據(jù)的價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。假設(shè)一家金融機構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測客戶的信用風(fēng)險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，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)險類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型8、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析中，時間序列預(yù)測是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測未來的價格走勢。以下哪種方法常用于時間序列預(yù)測？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動平均法D.隨機森林9、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商中應(yīng)用的說法，錯誤的是（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦B.能夠分析市場趨勢，幫助商家制定營銷策略C.可以實時監(jiān)控庫存，實現(xiàn)精準(zhǔn)的庫存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應(yīng)用主要集中在商品銷售環(huán)節(jié)，對供應(yīng)鏈管理幫助不大10、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對數(shù)據(jù)進行簡單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進行定制化處理12、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合時，為了整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一個重要的環(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)處理的開始階段進行，不需要在整個數(shù)據(jù)處理過程中進行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14、在大數(shù)據(jù)的存儲中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一種常見的策略。假設(shè)一個電商交易大數(shù)據(jù)集，按照交易時間進行分區(qū)存儲。以下哪種分區(qū)方式最能提高數(shù)據(jù)查詢的效率，特別是針對特定時間段的交易查詢？（）A.按年分區(qū)B.按月分區(qū)C.按日分區(qū)D.按小時分區(qū)15、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)營銷只能針對新用戶，對老用戶效果不佳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二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改變市場營銷策略？2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的可視化展示，其實現(xiàn)方式有哪些？3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的負荷預(yù)測方法。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含電商平臺退款數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出退款金額最高的10個訂單，并計算這些訂單的平均退款金額。2、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含用戶社交互動數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行關(guān)系強度分析，量化用戶之間的關(guān)系緊密程度。3、（本題5分）使用Spark框架，讀取一個包含用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集，分析每個用戶的消費習(xí)慣，計算每個用戶的平均消費金額和購買商品的種類數(shù)量。4、（本題5分）使用Java語言和MongoDB數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個系統(tǒng)來存儲和查詢實時的股票行情數(shù)據(jù)。要求能夠快速查詢特定股票在特定時間段的價格走勢。5、（本題5分）有一個包含氣象數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫，計算過去一個月內(nèi)每天的平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫，并找出氣溫異常的日期。四、綜合分析題（本