浙江水利水電學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫》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頁浙江水利水電學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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2、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。假設(shè)有一個包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集，需要將其分為不同的類別，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)較好？（）A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹D.隨機(jī)森林3、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策成為一種趨勢，以下關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策可以提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性B.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系C.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策只適用于企業(yè)管理，不適用于政府決策和社會治理D.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等專業(yè)人才4、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時，需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個城市在一年中每天的氣溫變化情況，以下哪種可視化方式不太合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖5、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)單元6、在大數(shù)據(jù)存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點(diǎn)。假設(shè)一個數(shù)據(jù)倉庫主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。以下關(guān)于存儲方式的選擇，正確的是：（）A.行式存儲，因為讀取整行數(shù)據(jù)速度快B.列式存儲，能夠提高特定列數(shù)據(jù)的查詢效率C.混合存儲，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)動態(tài)選擇存儲方式D.存儲方式對查詢性能影響不大，可以隨意選擇7、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，哪項說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻、某些鍵值的出現(xiàn)頻率過高或某些任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量過大都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)整分區(qū)策略或使用更合適的算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會影響數(shù)據(jù)處理的速度，不會影響結(jié)果的準(zhǔn)確性D.對于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傾斜問題，可能需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣或分桶處理8、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但又要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是9、在大數(shù)據(jù)的存儲和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個用戶同時訂票時數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場景？（）A.強(qiáng)一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合10、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用，哪項描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域，沒有相互交叉和融合的部分11、大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析市場數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確的信用評估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風(fēng)險防控能力12、對于一個需要處理大量地理空間數(shù)據(jù)的交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的位置服務(wù)和路徑規(guī)劃？（）A.地理信息系統(tǒng)B.路徑規(guī)劃算法C.空間索引D.以上都是13、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)傾斜問題，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)分區(qū)B.增加并行度C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)預(yù)處理14、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對某個事件的態(tài)度傾向，以下哪種技術(shù)可以提供幫助？（）A.文本分類B.情感分析C.主題模型D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)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(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個任務(wù)？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在保險定價中的作用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何提升客戶滿意度。4、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在電信詐騙防范中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Python語言編寫一個程序，對存儲在HBase中的海量物流路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化分析。找出最優(yōu)的物流配送路徑，降低成本。2、（本題5分）運(yùn)用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫，開發(fā)一個程序來緩存頻繁訪問的商品信息，以提高電商網(wǎng)站的響應(yīng)速度。商品信息包括商品ID、商品名稱、價格、庫存等。3、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含用戶瀏覽網(wǎng)頁時間的數(shù)據(jù)集，計算每個用戶在不同時間段（如上午、下午、晚上）的平均瀏覽時間。4、（本題5分）基于Hive，對一個包含用戶音樂播放記錄數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出用戶的音樂喜好和流行音樂趨勢。5、（本題5分）基于Hive，對一個包含用戶游戲行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出用戶的游戲偏好和付費(fèi)意愿。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）通過分析一個社交網(wǎng)絡(luò)平臺的用戶互動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的社交圈子和影響力人物