忻州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與實踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁忻州職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)分析與實踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)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30個小題，每小題1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、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫2、在一個大型金融機(jī)構(gòu)中，每天都會產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow3、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題C.技術(shù)人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足4、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲C.Hadoop中的MapReduce可以單獨使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作5、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時，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)最適合這個任務(wù)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類6、對于一個不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持?jǐn)?shù)據(jù)的實時更新和一致性，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵？（）A.增量計算B.批量處理C.全量計算D.數(shù)據(jù)緩存7、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問權(quán)限B.強(qiáng)制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實現(xiàn)多層次的訪問控制8、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(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.對傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨處理是一種常見的解決方法D.調(diào)整并行度有時可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響9、在大數(shù)據(jù)分析項目中，以下哪個階段通常需要花費(fèi)最多的時間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評估10、大數(shù)據(jù)治理是確保大數(shù)據(jù)有效利用和管理的重要環(huán)節(jié)。關(guān)于大數(shù)據(jù)治理的框架和流程，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)治理包括制定策略、建立組織架構(gòu)、明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和流程等方面B.數(shù)據(jù)治理流程通常涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)劃、獲取、存儲、使用和銷毀等階段C.大數(shù)據(jù)治理只需關(guān)注技術(shù)層面，無需考慮組織文化和人員因素D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機(jī)制和數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機(jī)制是大數(shù)據(jù)治理的重要組成部分11、在大數(shù)據(jù)分析項目中，項目管理和團(tuán)隊協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的特點，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.大數(shù)據(jù)項目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項目管理方法B.團(tuán)隊成員需要具備跨領(lǐng)域的知識和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機(jī)制D.大數(shù)據(jù)項目的周期較短，通常能夠在短時間內(nèi)完成并交付成果12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯誤、數(shù)據(jù)更新的不及時等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)經(jīng)常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表14、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用15、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分時，以下哪種方法可以自動確定細(xì)分的類別數(shù)量？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.以上都不行16、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備多種技能。以下哪一項不是數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的技能？（）A.統(tǒng)計學(xué)知識B.編程能力C.藝術(shù)設(shè)計能力D.業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識17、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有重要應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制B.有助于預(yù)測道路擁堵情況，為出行者提供實時導(dǎo)航C.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只能用于城市交通，對高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強(qiáng)安全管理18、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，項目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的敘述，錯誤的是（）A.需要明確項目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項目計劃B.風(fēng)險管理是大數(shù)據(jù)項目管理的重要環(huán)節(jié)，但不是必需的C.項目團(tuán)隊的溝通和協(xié)作對于項目的成功實施非常關(guān)鍵D.要對項目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評估19、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。以下關(guān)于特征工程的描述，錯誤的是？（）A.特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征B.特征工程可以提高數(shù)據(jù)分析模型的準(zhǔn)確性C.特征工程只適用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法D.特征選擇和特征構(gòu)建是特征工程的重要步驟20、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗B.動態(tài)可視化能夠?qū)崟r反映數(shù)據(jù)的變化，增強(qiáng)用戶對數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過講述一個數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺效果，對數(shù)據(jù)分析的幫助不大21、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法22、在大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面，面臨著諸多挑戰(zhàn)。對于大數(shù)據(jù)安全的措施和原則，以下說法錯誤的是：（）A.采用加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸，以防止數(shù)據(jù)泄露B.實施嚴(yán)格的訪問控制策略，確保只有授權(quán)人員能夠訪問和處理數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)用戶隱私，但不能完全消除隱私風(fēng)險D.為了提高數(shù)據(jù)的可用性，應(yīng)盡量減少安全措施和限制，方便數(shù)據(jù)的共享和使用23、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機(jī)抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量24、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法通常適用于文本數(shù)據(jù)？（）A.LZ77B.RLEC.Huffman編碼D.以上都適用25、在處理大數(shù)據(jù)中的時間序列數(shù)據(jù)時，以下哪種模型常用于預(yù)測未來值？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型26、在處理大數(shù)據(jù)時，常常需要使用分布式計算框架來提高計算效率。假設(shè)有一個計算任務(wù)需要對數(shù)十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計算，以下哪種分布式計算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計算時具有優(yōu)勢？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）27、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行定制化處理28、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面，對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的作用有限D(zhuǎn).能夠識別欺詐行為，保障用戶權(quán)益29、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著30、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個關(guān)鍵問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集存在大量的缺失值、錯誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)備份二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)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)十億行用戶行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求提取出特定用戶群體的行為特征和偏好。2、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含商品評價數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析，判斷評價是正面還是負(fù)面，并統(tǒng)計正面評價和負(fù)面評價的比例。3、（本題5分）利用Java語言和Solr搜索服務(wù)器，構(gòu)建一個程序來對大量的醫(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和搜索，要求支持按照疾病名稱和治療方法進(jìn)行篩選查詢，并能夠提供相關(guān)文獻(xiàn)的引用關(guān)系。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含酒店客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)的文件，分析影響客戶滿意度的關(guān)鍵因素。5、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個分布式的智能客服系統(tǒng)，將用戶的咨詢問題實時分發(fā)到合適的客服人