北京理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)課程實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁北京理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)課程實(shí)踐》

2023-2024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30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)的處理中，數(shù)據(jù)融合是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起的過程。假設(shè)要將來自不同傳感器的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更全面和準(zhǔn)確的環(huán)境狀況評估。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法最適合這種情況？（）A.基于特征的融合B.基于決策的融合C.基于模型的融合D.以上方法結(jié)合使用2、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，情感分析常用于處理文本數(shù)據(jù)。以下關(guān)于情感分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于詞典的方法依賴于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典B.機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜文本時表現(xiàn)出色D.基于規(guī)則的方法靈活性最高，適應(yīng)性最強(qiáng)3、大數(shù)據(jù)在市場營銷中的應(yīng)用能夠帶來諸多好處，以下哪一項(xiàng)不是其帶來的好處？（）A.更精準(zhǔn)的市場細(xì)分B.更有效的客戶關(guān)系管理C.降低營銷成本D.消除市場競爭4、假設(shè)要對大量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如行為識別，以下哪種技術(shù)或框架可能會被使用？（）A.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)框架C.視頻處理庫D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了支持動態(tài)擴(kuò)展和靈活的數(shù)據(jù)模型，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型通常被選擇？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理平臺時，需要考慮硬件和基礎(chǔ)設(shè)施的選型。以下關(guān)于硬件選型的考慮因素，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.服務(wù)器的CPU性能、內(nèi)存容量和存儲類型（如HDD、SSD）會影響數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲對于分布式大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸至關(guān)重要C.硬件的成本是唯一的考慮因素，應(yīng)選擇價格最低的設(shè)備以降低建設(shè)成本D.考慮硬件的可擴(kuò)展性，以便在未來業(yè)務(wù)增長時能夠方便地進(jìn)行升級和擴(kuò)展7、在大數(shù)據(jù)安全方面，數(shù)據(jù)加密是一種重要的保護(hù)手段。以下關(guān)于對稱加密算法和非對稱加密算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對稱加密算法的加密和解密速度通常比非對稱加密算法快B.非對稱加密算法的密鑰管理比對稱加密算法更簡單C.對稱加密算法適用于大量數(shù)據(jù)的加密，非對稱加密算法適用于數(shù)字簽名等場景D.對稱加密算法的安全性比非對稱加密算法高8、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個數(shù)據(jù)分析報告依賴多個數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和處理過程，便于問題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤時有用，正常情況下無需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護(hù)，對數(shù)據(jù)分析沒有實(shí)際幫助9、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術(shù)最適合這個任務(wù)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類10、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.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度11、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)傾斜的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時間過長B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會出現(xiàn)在分布式計(jì)算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜12、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行13、大數(shù)據(jù)中的實(shí)時流處理引擎如ApacheFlink在處理實(shí)時數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢。以下關(guān)于Flink的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Flink支持精確一次的語義，確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和一致性B.它具有高吞吐和低延遲的性能，能夠快速處理大量的實(shí)時數(shù)據(jù)C.Flink只能處理流數(shù)據(jù)，不支持對歷史數(shù)據(jù)的批處理操作D.Flink提供了豐富的窗口函數(shù)和狀態(tài)管理機(jī)制，便于進(jìn)行復(fù)雜的實(shí)時計(jì)算14、大數(shù)據(jù)分析平臺有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析平臺的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)分析平臺可以提供數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等功能B.大數(shù)據(jù)分析平臺可以支持多種數(shù)據(jù)分析算法和工具C.大數(shù)據(jù)分析平臺只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備高可用性和可擴(kuò)展性15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個小塊，分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架，如MapReduce、Spark等16、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問時間、訪問頁面等。為了保護(hù)用戶隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時需要對這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮17、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，以下哪種措施是至關(guān)重要的？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮18、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(qiáng)一致性模型，確保數(shù)據(jù)在任何時候都是準(zhǔn)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(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對一致性不做嚴(yán)格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統(tǒng)性能19、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，產(chǎn)生了大量的實(shí)時數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時，以下哪個因素對于保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性最為關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理20、對于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時，以下哪種技術(shù)可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析21、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分時，以下哪種方法可以自動確定細(xì)分的類別數(shù)量？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.以上都不行22、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測，如預(yù)測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色23、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)森林對不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(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)可以提高對少數(shù)類別的分類性能24、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于規(guī)則的檢測，設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的25、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和主題建模，以下哪種自然語言處理技術(shù)最為關(guān)鍵？（）A.詞法分析B.句法分析C.主題模型D.情感分析26、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)預(yù)處理需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理27、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲量和傳輸帶寬，以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份28、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織29、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問題發(fā)生的原因C.預(yù)測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預(yù)30、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過程中的錯誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉庫中，在其他數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評估數(shù)據(jù)變更對整個系統(tǒng)的影響二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Flink的CEP（復(fù)雜事件處理）功能，對一個實(shí)時的傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行模式匹配，檢測異常事件的發(fā)生。2、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，對一個包含房價數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行房價預(yù)測，考慮房屋面積、地理位置等因素的影響。3、（本題5分）使用Java語言和MySQL數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng)，用于存儲和查詢大量的電商用戶評價數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索好評率最高的商品和用戶評價的情感傾向。4、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個實(shí)時的交通流量數(shù)據(jù)處理程序，計(jì)算每個路口在不同時間段的車流量和擁堵指數(shù)。5、（本題5分）用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫，編寫一個程序來緩存熱門商品的詳細(xì)信息和用戶評價。當(dāng)用戶瀏覽商品時，首先從緩存