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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁北京交通大學(xué)
《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)及應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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2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)環(huán)境中,數(shù)據(jù)集成涉及多個數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題,哪一項描述不準確?()A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突2、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設(shè)一個在線購物平臺要為用戶提供個性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準確地捕捉用戶的興趣和偏好?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦3、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時,需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可用性。假設(shè)一個電商平臺在處理訂單數(shù)據(jù)時,必須保證數(shù)據(jù)的一致性,但在某些情況下可以容忍短暫的數(shù)據(jù)不可用。以下哪種策略最適合?()A.采用強一致性模型,確保數(shù)據(jù)在任何時候都是準確一致的B.采用最終一致性模型,允許在一段時間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致,但最終會達到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性,對一致性不做嚴格要求D.完全不考慮一致性和可用性,以提高系統(tǒng)性能4、在大數(shù)據(jù)存儲中,NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點。假設(shè)一個應(yīng)用場景需要快速存儲和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且對數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇?()A.Redis(內(nèi)存數(shù)據(jù)庫)B.Cassandra(分布式寬列存儲數(shù)據(jù)庫)C.MongoDB(文檔數(shù)據(jù)庫)D.Alloftheabove(以上皆是)5、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較,哪項說法不準確?()A.無損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù),如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會丟失部分數(shù)據(jù),但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比,如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點和對數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理,無需考慮具體情況6、在大數(shù)據(jù)分析中,以下哪種可視化工具常用于展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢?()A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.雷達圖7、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時,需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析等多個環(huán)節(jié)。假設(shè)一個企業(yè)需要從多個來源(如網(wǎng)站、移動應(yīng)用、傳感器等)收集數(shù)據(jù),并將其整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。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)8、大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于能源需求預(yù)測和能源管理,提高能源利用效率和節(jié)約能源B.大數(shù)據(jù)可以用于能源生產(chǎn)的優(yōu)化和調(diào)度,提高能源生產(chǎn)的效率和可靠性C.大數(shù)據(jù)可以用于能源市場的分析和預(yù)測,提高能源市場的競爭力和穩(wěn)定性D.大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)能源企業(yè),不能應(yīng)用于新能源企業(yè)9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私保護的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述,不準確的是()A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對數(shù)據(jù)跨境傳輸進行了嚴格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī),建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護制度10、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績數(shù)據(jù)進行個性化教學(xué)B.有助于學(xué)校優(yōu)化課程設(shè)置和教學(xué)資源分配C.大數(shù)據(jù)在教育中的應(yīng)用可能會侵犯學(xué)生的隱私D.由于教育數(shù)據(jù)的保密性要求高,大數(shù)據(jù)在教育中的應(yīng)用受到很大限制11、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險評估、市場風(fēng)險預(yù)測、操作風(fēng)險監(jiān)測等,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中應(yīng)用的描述中,錯誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險評估,提高金融機構(gòu)的風(fēng)險管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場風(fēng)險預(yù)測,提高金融機構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險監(jiān)測,加強金融機構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機構(gòu),不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融12、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類問題時,支持向量機(SVM)是一種有效的算法。以下關(guān)于SVM的描述,錯誤的是?()A.它可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)B.它對大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度很快C.它通過尋找最優(yōu)超平面來進行分類D.它的性能受核函數(shù)的選擇影響13、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時響應(yīng)時間較長。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能?()A.增加硬件資源,如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu),如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語句,提高查詢效率D.以上策略綜合考慮,根據(jù)具體情況進行優(yōu)化14、大數(shù)據(jù)中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點。以下關(guān)于異常檢測方法的描述,哪一個是不準確的?()A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的距離來識別離群點C.基于密度的方法通過計算數(shù)據(jù)點的局部密度來檢測異常D.異常檢測的結(jié)果總是明確和準確的,不存在誤判的情況15、大數(shù)據(jù)分析方法有很多種,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中,錯誤的是()。A.關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇C.分類分析用于預(yù)測數(shù)據(jù)屬于哪個類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)血緣的版本控制,其重要性如何?2、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何助力交通規(guī)劃決策。3、(本題5分)說明HBase數(shù)據(jù)庫的特點和適用場景。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于Hive,對一個包含用戶搜索歷史數(shù)據(jù)的表進行分析,找出用戶的搜索興趣演變趨勢。2、(本題5分)利用Spark框架,讀取一個包含旅游預(yù)訂取消數(shù)據(jù)的文件,分析取消預(yù)訂的原因和影響因素。3、(本題5分)利用Hadoop框架,編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行分析,找出流量高峰時段和低谷時段。4、(本題5分)使用Spark框架,讀取一個包含用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集,分析每個用戶的消費習(xí)慣,計算每個用戶的平均消費金額和購買商品的種類數(shù)量。5、(本題5分)有一個包含電力消耗數(shù)據(jù)的文件,使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作,找出用電量最大的時間段和對應(yīng)的用
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