安徽大學(xué)江淮學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算實(shí)驗(yàn)》2022-2023學(xué)年第一學(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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)安徽大學(xué)江淮學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算實(shí)驗(yàn)》

2022-2023學(xué)年第一學(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15個(gè)小題，每小題2分，共30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、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(chǔ)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(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.無(wú)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(huì)丟失部分?jǐn)?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(diǎn)和對(duì)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(wú)需考慮具體情況2、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）3、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見(jiàn)的圖計(jì)算模型包括有向圖、無(wú)向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問(wèn)題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無(wú)關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度4、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5、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)重要的工作。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)水平C.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的成本D.限制數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用，以防止數(shù)據(jù)泄露6、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮7、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.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖8、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖9、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測(cè)分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.時(shí)間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測(cè)分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以完全依賴其進(jìn)行決策10、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對(duì)某個(gè)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11、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價(jià)值）。當(dāng)處理來(lái)自不同來(lái)源、格式各異的數(shù)據(jù)時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)分析，首先需要解決的問(wèn)題是什么？（）A.選擇合適的數(shù)據(jù)分析算法B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和整合C.確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式D.評(píng)估數(shù)據(jù)的價(jià)值和重要性12、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測(cè)B.基于密度的異常檢測(cè)C.基于聚類的異常檢測(cè)D.以上都是13、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于銷售業(yè)績(jī)的大數(shù)據(jù)集，需要展示不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷售趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具可能最適合？（）A.TableauB.ExcelC.PowerBID.Alloftheabove（以上皆是）14、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模時(shí)空數(shù)據(jù)的物流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的軌跡分析和預(yù)測(cè)？（）A.軌跡挖掘算法B.時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是15、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購(gòu)買關(guān)系時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.回歸分析算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)城市規(guī)劃的影響有哪些？2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在游戲開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)醫(yī)療影像診斷的發(fā)展？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含社交媒體用戶點(diǎn)贊數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出點(diǎn)贊數(shù)量最多的10個(gè)用戶，并計(jì)算他們的平均點(diǎn)贊數(shù)量。2、（本題5分）基于Hive，對(duì)一個(gè)包含電商用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、加購(gòu)、購(gòu)買）的表進(jìn)行分析，找出用戶的購(gòu)買決策路徑和影響因素。3、（本題5分）用Python語(yǔ)言編寫一個(gè)程序，對(duì)存儲(chǔ)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。4、（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)自傳感器網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境數(shù)據(jù)，如風(fēng)速、風(fēng)向、降雨量等，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和災(zāi)害預(yù)警。5、（本題5分）使用Python的PyTorch庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的語(yǔ)音情感識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音情感的準(zhǔn)確判斷。四、綜