北京理工大學《大數(shù)據(jù)處理技術》2022-2023學年第一學期期末試卷

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2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______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、隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念也在不斷演進。假設一個企業(yè)擁有多個業(yè)務部門，每個部門都有自己特定的數(shù)據(jù)需求和分析視角。在這種情況下，以下關于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項是正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫包含企業(yè)級的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的子集，針對特定部門或主題B.數(shù)據(jù)集市包含企業(yè)級的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)集市的子集，針對特定部門或主題C.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相互獨立的，沒有包含關系D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相同的概念，只是名稱不同2、大數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析和展示中具有重要作用。關于大數(shù)據(jù)可視化的目標和挑戰(zhàn)，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)可視化的目標是將復雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的形式呈現(xiàn)給用戶，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的內涵和趨勢B.挑戰(zhàn)之一是如何在有限的屏幕空間內展示海量的數(shù)據(jù)，同時保持信息的清晰和可理解性C.另一個挑戰(zhàn)是如何根據(jù)用戶的需求和分析目的，選擇合適的可視化圖表和交互方式D.大數(shù)據(jù)可視化只需要關注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮數(shù)據(jù)的準確性和實時性3、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市有不同的應用場景。如果一個企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務，更適合采用哪種技術？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用5、當處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時，常常需要進行詞干提取和詞形還原操作。假設我們有一個文本數(shù)據(jù)集，包含了各種不同形式的單詞。以下關于詞干提取和詞形還原的說法，哪一項是正確的？（）A.詞干提取和詞形還原的結果總是相同的，只是方法略有不同B.詞干提取只是簡單地去除單詞的后綴，可能會得到不是完整單詞的結果；詞形還原會根據(jù)單詞的語法規(guī)則得到其基本形式C.詞形還原比詞干提取更復雜，所以在處理大數(shù)據(jù)時通常只使用詞干提取D.對于大數(shù)據(jù)處理，詞干提取和詞形還原都不是必要的操作6、在選擇大數(shù)據(jù)存儲方案時，需要考慮諸多因素。假設一個企業(yè)需要存儲大量的半結構化數(shù)據(jù)，并且要求能夠快速查詢和更新數(shù)據(jù)，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBaseB.MongoDBC.MySQLD.Cassandra7、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link被廣泛應用于流處理場景。以下關于Flink的特點，哪一項是錯誤的？（）A.支持精確一次的語義保證B.具有低延遲的處理能力C.對批處理的支持不如流處理D.能夠實現(xiàn)狀態(tài)管理和容錯恢復8、大數(shù)據(jù)的采集來源多種多樣。假設一個社交媒體平臺想要收集用戶的行為數(shù)據(jù)用于分析用戶興趣和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最全面？（）A.僅收集用戶的發(fā)布內容，如帖子和評論B.收集用戶的瀏覽記錄和點贊行為C.同時收集用戶的登錄時間、地理位置和互動行為等多維度數(shù)據(jù)D.隨機抽取部分用戶的數(shù)據(jù)進行采集9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術手段。假設有一個電商網站的銷售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經常被一起購買，從而進行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項常見任務。假設我們有一個包含大量重復數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進行去重B.對數(shù)據(jù)進行排序后去重C.逐個比較數(shù)據(jù)元素進行去重D.利用數(shù)據(jù)庫的去重功能11、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結構來提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設一個大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結構最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引12、某公司正在開展一項市場調研項目，需要分析大量的消費者評價數(shù)據(jù)，以了解消費者對其產品的滿意度和改進需求。以下哪種自然語言處理技術對于提取關鍵信息和情感傾向最有幫助？（）A.詞法分析B.句法分析C.命名實體識別D.情感分析13、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術可以減少數(shù)據(jù)存儲空間和傳輸帶寬。以下關于數(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14、在處理海量文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術常常被應用。以下關于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計算簡單，詞嵌入模型訓練相對復雜D.詞袋模型在處理短文本時效果較好，詞嵌入模型更適合長文本15、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設一個計算任務可以被分解為多個子任務，并在多個節(jié)點上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計算的效率？（）A.隨機分布B.哈希分布C.范圍分布D.復制分布二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應用。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)對企業(yè)決策有哪些影響？3、（本題5分）大數(shù)據(jù)分析的主要方法有哪些？4、（本題5分）大數(shù)據(jù)對金融行業(yè)的風險管理有何幫助？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Python編寫一個程序，使用Hive對存儲在Hadoop中的用戶搜索歷史數(shù)據(jù)進行分析，找出用戶的興趣變化趨勢和潛在需求。2、（本題5分）給定一個包含電商物流配送延遲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)挖掘算法找出導致配送延遲的主要因素。3、（本題5分）基于Hive，對一個包含員工工作記錄（如項目參與、工作時間、績效評估）的表進行分析，找出工作效率最高的團隊。4、（本題5分）利用Kafka，構建一個分布式的輿情監(jiān)測系統(tǒng)，實時收集和分析社交媒體上的公眾輿論，及時發(fā)現(xiàn)熱點話題和敏感信息。5、（本題5分）用Python編寫一個程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對大規(guī)模的網絡游戲用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，找出用戶流失率最高的時間段和原因。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分