江西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)江西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第二學(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、在大數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)中，基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點(diǎn)。假設(shè)我們有一個(gè)二維的數(shù)據(jù)空間，以下哪種基于密度的異常檢測(cè)算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法2、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要從多個(gè)來(lái)源（如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、傳感器等）收集數(shù)據(jù)，并將其整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）3、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(hù)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(xiàn)圖、餅圖等C.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)只需要注重美觀(guān)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)4、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(zhuān)家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用5、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來(lái)推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)）B.Cassandra（分布式寬列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫(kù)）D.Alloftheabove（以上皆是）7、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長(zhǎng)的社交媒體數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶(hù)發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫(xiě)需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Redis8、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量，提高分析的復(fù)雜性9、在大數(shù)據(jù)的流處理中，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)需要將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速傳輸和處理。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理高吞吐量的消息B.保證消息的順序傳遞，不會(huì)出現(xiàn)亂序C.支持消息的持久化存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)丟失D.不適合用于分布式系統(tǒng)中的消息傳遞10、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以?xún)?yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴(lài)政府部門(mén)，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強(qiáng)城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力11、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個(gè)新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯(cuò)誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時(shí)處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯(cuò)機(jī)制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運(yùn)行在Hadoop集群上，無(wú)法獨(dú)立部署12、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析和規(guī)范性分析等。以下對(duì)這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問(wèn)題發(fā)生的原因C.預(yù)測(cè)性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問(wèn)題的具體方案，無(wú)需人工干預(yù)13、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像等。假設(shè)我們有大量的產(chǎn)品評(píng)論文本數(shù)據(jù)，想要提取其中的關(guān)鍵信息。以下哪種技術(shù)最適用？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式B.自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)算法，對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi)D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言，篩選出關(guān)鍵文本14、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)，例如車(chē)輛的移動(dòng)軌跡，以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持？（）A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機(jī)器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)15、在大數(shù)據(jù)的采樣技術(shù)中，分層采樣常用于保持?jǐn)?shù)據(jù)的分布特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同年齡段人群的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行采樣。以下關(guān)于分層采樣的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.按照年齡段進(jìn)行隨機(jī)采樣，保證每個(gè)年齡段都有樣本被抽取B.對(duì)每個(gè)年齡段分別進(jìn)行全采樣C.只對(duì)人數(shù)較多的年齡段進(jìn)行采樣D.隨機(jī)選擇一部分樣本，不考慮年齡段的分布二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在旅游需求預(yù)測(cè)中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的精準(zhǔn)推薦原理。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系審計(jì)？4、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在企業(yè)文化建設(shè)中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來(lái)自社交媒體平臺(tái)的實(shí)時(shí)評(píng)論數(shù)據(jù)，進(jìn)行情感分析，并將分析結(jié)果實(shí)時(shí)反饋給用戶(hù)。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含在線(xiàn)視頻平臺(tái)用戶(hù)評(píng)論數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出評(píng)論數(shù)量最多的10個(gè)視頻，并計(jì)算它們的平均評(píng)論數(shù)量。3、（本題5分）用Java編寫(xiě)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含電商商品評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出評(píng)價(jià)最差的5種商品，并計(jì)算它們的平均評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。4、（本題5分）基于Hive，對(duì)一個(gè)包含社交媒體用戶(hù)互動(dòng)數(shù)據(jù)（如點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)）的表進(jìn)行分析，找出最具影響力的用戶(hù)（根據(jù)互動(dòng)數(shù)量衡量）。5、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含手機(jī)應(yīng)用使用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出使用頻率最高的5個(gè)應(yīng)用，并計(jì)算它們的總使用時(shí)長(zhǎng)。四、綜合