南充電影工業(yè)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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)的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見(jiàn)的算法。假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)需要頻繁訪(fǎng)問(wèn)大量的數(shù)據(jù)，使用LRU緩存策略。以下關(guān)于LRU緩存的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動(dòng)淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對(duì)于訪(fǎng)問(wèn)模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，但可能會(huì)導(dǎo)致某些重要數(shù)據(jù)被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間2、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線(xiàn)圖、餅圖等B.數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專(zhuān)業(yè)人員，不適用于普通用戶(hù)D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶(hù)界面和交互性3、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4、大數(shù)據(jù)中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關(guān)于情感分析的應(yīng)用場(chǎng)景和方法，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.情感分析可應(yīng)用于社交媒體監(jiān)測(cè)、客戶(hù)反饋分析和產(chǎn)品評(píng)價(jià)等領(lǐng)域B.基于詞典的方法通過(guò)查找預(yù)定義的情感詞來(lái)判斷情感傾向C.機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡(jiǎn)單的正面、負(fù)面和中性情感，無(wú)法識(shí)別更復(fù)雜的情感5、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個(gè)比較去除B.使用哈希表進(jìn)行快速判斷和去除C.隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留，其余刪除D.對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理6、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，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(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Kafka常用于消息隊(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)性要求極高的消息8、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對(duì)于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，通過(guò)手動(dòng)檢查和修正來(lái)確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C.利用統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測(cè)和糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，直接進(jìn)行后續(xù)的分析9、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(lèi)。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)百萬(wàn)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(shù)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10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過(guò)程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存在，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估和問(wèn)題追溯具有重要意義11、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣12、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源、處理過(guò)程和流向，有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和演變B.通過(guò)數(shù)據(jù)血緣，可以快速定位數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的根源，便于進(jìn)行問(wèn)題排查和修復(fù)C.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)處理流程中重要，對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)意義不大D.建立和維護(hù)數(shù)據(jù)血緣關(guān)系需要在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行記錄和跟蹤13、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達(dá)信息。假設(shè)我們要展示一個(gè)地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線(xiàn)圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢(shì)B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對(duì)比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線(xiàn)圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度14、在大數(shù)據(jù)的分類(lèi)任務(wù)中，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類(lèi)，以下關(guān)于SVM的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理線(xiàn)性不可分的數(shù)據(jù)，通過(guò)核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對(duì)異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類(lèi)15、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(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯(cuò)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(shí)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(guò)特征選擇、主成分分析等方法實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會(huì)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(jiàn)的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過(guò)隨機(jī)抽樣或分層抽樣來(lái)減少數(shù)據(jù)量16、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線(xiàn)圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖17、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證18、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪(fǎng)問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪(fǎng)問(wèn)控制模型最適合？（）A.自主訪(fǎng)問(wèn)控制（DAC），用戶(hù)自主決定數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪(fǎng)問(wèn)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(fǎng)問(wèn)控制（RBAC），根據(jù)用戶(hù)角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪(fǎng)問(wèn)控制19、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)進(jìn)行的。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)問(wèn)題，以下哪個(gè)是首要的解決步驟？（）A.分析問(wèn)題的根源B.修復(fù)數(shù)據(jù)C.通知相關(guān)人員D.記錄問(wèn)題20、在大數(shù)據(jù)的分類(lèi)算法中，隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下關(guān)于隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)森林對(duì)不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過(guò)過(guò)采樣或欠采樣來(lái)平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機(jī)森林C.隨機(jī)森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)不需要進(jìn)行特殊處理D.調(diào)整隨機(jī)森林的參數(shù)可以提高對(duì)少數(shù)類(lèi)別的分類(lèi)性能21、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類(lèi)問(wèn)題時(shí)，以下哪種聚類(lèi)算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類(lèi)B.DBSCAN聚類(lèi)C.層次聚類(lèi)D.以上都敏感22、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，以下哪種算法經(jīng)常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是23、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段通常需要花費(fèi)最多的時(shí)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(píng)估24、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？（）A.數(shù)據(jù)分類(lèi)B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類(lèi)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)25、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的相關(guān)性和關(guān)系，以下哪種圖表類(lèi)型通常被使用？（）A.相關(guān)矩陣圖B.和弦圖C.?；鶊DD.以上都是二、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)可視化在決策支持中的作用。2、（本題5分）解釋Spark的核心概念和組件。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在社交媒體輿情監(jiān)測(cè)中的方法。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)復(fù)制在大數(shù)據(jù)中的作用和策略。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究某電商平臺(tái)的商品品牌影響力數(shù)據(jù)，加強(qiáng)品牌合作。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在民宿行業(yè)的應(yīng)用，如房源推薦、客戶(hù)評(píng)價(jià)分析，以及民宿運(yùn)營(yíng)的成本控制。3、（本題5分）分析某金融機(jī)構(gòu)的客戶(hù)理財(cái)目標(biāo)數(shù)據(jù)，提供定制化理財(cái)方案。4、（本題5分）研究某城市的垃圾處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化垃圾處理流程，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。5、（本題5分）研究某在線(xiàn)旅游平臺(tái)的目的地?zé)岫葦?shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)新的旅游線(xiàn)路。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，對(duì)一個(gè)包含用戶(hù)手機(jī)使用行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行