南昌健康職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)可視化技術與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南昌健康職業(yè)技術學院

《大數(shù)據(jù)可視化技術與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。假設有一個大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ772、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關于數(shù)據(jù)傾斜的描述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)傾斜會導致某些任務的處理時間過長B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過增加節(jié)點數(shù)量來解決數(shù)據(jù)傾斜問題D.對數(shù)據(jù)進行預處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜3、假設要對一個大型數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計算復雜度，以下哪種技術較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗4、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，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時間序列分析D.以上都是5、當對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)標準化時，為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上都是6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，為了優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢性能，以下哪種索引結構通常被用于大規(guī)模數(shù)據(jù)？（）A.B樹索引B.位圖索引C.哈希索引D.全文索引7、在大數(shù)據(jù)存儲中，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.頁面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設有一個舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺和軟件架構上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進行測試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）9、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術可以減少數(shù)據(jù)存儲空間和傳輸帶寬。以下關于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較，哪項說法不準確？（）A.無損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會丟失部分數(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、特點和對數(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10、在大數(shù)據(jù)隱私保護中，差分隱私是一種常用的技術。以下關于差分隱私的描述，哪一項是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作11、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理非結構化數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、音頻等。假設要對大量的文本評論進行情感分析。以下哪種技術最適合這種非結構化數(shù)據(jù)的處理任務？（）A.自然語言處理B.計算機視覺C.語音識別D.以上技術都不適合12、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。假設有一個需求是從關系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進行處理。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）13、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性，常常采用冗余存儲。假設有一個數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設置了多個副本，當其中一個副本損壞時，以下哪種恢復方式最快速？（）A.從其他副本中直接復制B.重新計算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動修復D.以上方式恢復速度相同14、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機森林是一種集成學習方法。假設我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下關于隨機森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項是不正確的？（）A.隨機森林對不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機森林C.隨機森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時不需要進行特殊處理D.調整隨機森林的參數(shù)可以提高對少數(shù)類別的分類性能15、在大數(shù)據(jù)的分布式計算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設我們有一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關于MapReduce實現(xiàn)這個任務的過程，哪一項描述是不準確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進行合并和計數(shù)C.整個過程需要手動進行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務調度D.MapReduce能夠自動處理節(jié)點故障和數(shù)據(jù)傾斜問題16、對于一個需要進行實時數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應用，以下哪種技術組合通常是最佳選擇？（）A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關鍵作用。假設要從一個包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細分群體，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個任務？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法18、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個重要的框架。假設一個大數(shù)據(jù)集群使用YARN進行資源分配，以下關于YARN的功能，哪一項是不準確的？（）A.支持多種計算框架在同一集群上運行B.對內存和CPU資源進行精細的管理和分配C.負責數(shù)據(jù)的存儲和管理D.提供了資源隔離和共享機制19、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時，以下哪種特征提取方法效果較好？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同20、大數(shù)據(jù)的特點通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價值）。當處理來自不同來源、格式各異的數(shù)據(jù)時，為了實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)分析，首先需要解決的問題是什么？（）A.選擇合適的數(shù)據(jù)分析算法B.對數(shù)據(jù)進行標準化和整合C.確定數(shù)據(jù)的存儲方式D.評估數(shù)據(jù)的價值和重要性二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在教育領域的創(chuàng)新應用。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在環(huán)境保護中的應用實例。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應用。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進行數(shù)據(jù)的血緣關系可視化？5、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在保險產(chǎn)品設計中的應用。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲服務器負載數(shù)據(jù)，優(yōu)化服務器配置。2、（本題5分）對一家零售企業(yè)的會員消費積分數(shù)據(jù)進行分析，制定會員權益。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在燈具行業(yè)的應用，如燈光效果模擬、市場需求調研，以及節(jié)能燈具的推廣策略。4、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在廣告行業(yè)的應用，如精準投放、效果評估，以及廣告創(chuàng)意的個性化生成。5、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在餐飲行業(yè)的應用，如菜品推薦、食材采購優(yōu)化，以及餐廳經(jīng)營的數(shù)據(jù)分析。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個查詢語句，對一個包含數(shù)十億行電商用