中國礦業(yè)大學(xué)徐海學(xué)院《大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國礦業(yè)大學(xué)徐海學(xué)院

《大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(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1分，共15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2、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過長B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會(huì)出現(xiàn)在分布式計(jì)算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜3、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和新鮮度。假設(shè)一個(gè)金融交易大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，需要實(shí)時(shí)反映市場(chǎng)的最新動(dòng)態(tài)。以下哪種技術(shù)或方法最能保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.定期數(shù)據(jù)更新C.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)加載D.以上方法結(jié)合使用4、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的一致性級(jí)別可以進(jìn)行調(diào)整。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求不高，但對(duì)性能要求較高，以下哪種一致性級(jí)別可能適合？（）A.強(qiáng)一致性B.最終一致性C.弱一致性D.以上都不適合5、對(duì)于一個(gè)需要實(shí)時(shí)處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景，例如實(shí)時(shí)監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量重復(fù)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法可能效果最好？（）A.哈夫曼編碼，根據(jù)字符出現(xiàn)頻率進(jìn)行編碼B.LZ77算法，利用數(shù)據(jù)的重復(fù)模式進(jìn)行壓縮C.行程編碼，對(duì)連續(xù)重復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)特征7、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)有一個(gè)生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測(cè)出異常的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.Alloftheabove（以上皆是）8、對(duì)于一個(gè)需要處理海量實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)架構(gòu)能夠滿足低延遲和高可靠性的要求？（）A.Kafka消息隊(duì)列B.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)C.Spark實(shí)時(shí)處理框架D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)果。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量噪聲數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以減少噪聲的影響？（）A.直接刪除含有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.采用平滑技術(shù)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理C.忽略噪聲數(shù)據(jù)，只關(guān)注主要的數(shù)據(jù)趨勢(shì)D.增加更多的數(shù)據(jù)來稀釋噪聲的影響10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要考慮用戶的需求和認(rèn)知能力B.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)可以使用多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)只需要注重美觀性，不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可讀性D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)11、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮12、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13、在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行特征提取和分類。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)百萬張圖片的數(shù)據(jù)集，需要快速準(zhǔn)確地識(shí)別圖片中的物體。以下哪種技術(shù)或算法在圖像大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用廣泛？（）A.決策樹B.隨機(jī)森林C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，混合存儲(chǔ)模式逐漸受到關(guān)注。以下關(guān)于混合存儲(chǔ)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.混合存儲(chǔ)結(jié)合了傳統(tǒng)磁盤存儲(chǔ)和新興的閃存存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)B.它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率和重要性，將數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地分配到不同的存儲(chǔ)介質(zhì)上C.混合存儲(chǔ)能夠提高存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能和成本效益，但管理復(fù)雜度較低D.對(duì)于經(jīng)常訪問的熱數(shù)據(jù)，可以存儲(chǔ)在閃存中，以提高訪問速度15、大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在氣象中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析大量的氣象數(shù)據(jù)提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性B.有助于研究氣候變化的趨勢(shì)和影響C.大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，沒有進(jìn)一步發(fā)展的空間D.能夠?yàn)闉?zāi)害性天氣的預(yù)警和應(yīng)對(duì)提供支持二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)采樣在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的算法和模型。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化娛樂產(chǎn)業(yè)。4、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)世系，與數(shù)據(jù)血緣和沿襲的關(guān)系是什么？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個(gè)包含空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的文件，分析不同城市在不同季節(jié)的空氣質(zhì)量變化情況。2、（本題5分）基于Flink框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理程序，對(duì)源源不斷的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)超過設(shè)定的閾值時(shí)，立即發(fā)出警報(bào)，并將異常數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到專門的數(shù)據(jù)庫中。3、（本題5分）利用Python語言和Spark框架，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)包含大量用戶電商購物車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶的購物車遺棄原因和潛在購買需求。4、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中特定目標(biāo)的識(shí)別和定位。5、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含用戶視頻觀看歷史數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶的視頻偏好和觀看習(xí)慣。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分