吉林師范大學(xué)博達(dá)學(xué)院《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與應(yīng)用》2021-2022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)吉林師范大學(xué)博達(dá)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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、假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘2、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，以下哪種算法經(jīng)常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的一致性級(jí)別可以進(jìn)行調(diào)整。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求不高，但對(duì)性能要求較高，以下哪種一致性級(jí)別可能適合？（）A.強(qiáng)一致性B.最終一致性C.弱一致性D.以上都不適合4、對(duì)于一個(gè)需要處理大量文本數(shù)據(jù)的自然語言處理系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠進(jìn)行詞干提取和詞形還原？（）A.詞法分析工具B.句法分析工具C.語義理解工具D.以上都不是5、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常具有良好的擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)支持復(fù)雜的關(guān)系查詢，性能優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型靈活多樣，適用于不同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求D.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在處理大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色6、在大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面，面臨著諸多挑戰(zhàn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)安全的措施和原則，以下說法錯(cuò)誤的是：（）A.采用加密技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，以防止數(shù)據(jù)泄露B.實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制策略，確保只有授權(quán)人員能夠訪問和處理數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)用戶隱私，但不能完全消除隱私風(fēng)險(xiǎn)D.為了提高數(shù)據(jù)的可用性，應(yīng)盡量減少安全措施和限制，方便數(shù)據(jù)的共享和使用7、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)能源公司想要通過大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析能源設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障B.監(jiān)測(cè)用戶的能源使用習(xí)慣，提供節(jié)能建議C.優(yōu)化能源分配和調(diào)度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化8、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)更適合？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源、處理過程和流向，有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和演變B.通過數(shù)據(jù)血緣，可以快速定位數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源，便于進(jìn)行問題排查和修復(fù)C.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)處理流程中重要，對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)意義不大D.建立和維護(hù)數(shù)據(jù)血緣關(guān)系需要在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行記錄和跟蹤10、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)11、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹12、在大數(shù)據(jù)的采集過程中，數(shù)據(jù)的來源多種多樣。假設(shè)要收集一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)源最能提供全面和準(zhǔn)確的信息？（）A.道路攝像頭B.車載導(dǎo)航設(shè)備C.移動(dòng)手機(jī)信號(hào)D.以上數(shù)據(jù)源結(jié)合使用13、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用14、在大數(shù)據(jù)的流處理中，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)需要將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速傳輸和處理。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理高吞吐量的消息B.保證消息的順序傳遞，不會(huì)出現(xiàn)亂序C.支持消息的持久化存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)丟失D.不適合用于分布式系統(tǒng)中的消息傳遞15、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要提供個(gè)性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用16、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是17、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來自多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣18、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)架構(gòu)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)架構(gòu)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.集中式存儲(chǔ)架構(gòu)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本19、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。以下關(guān)于自主訪問控制和強(qiáng)制訪問控制的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.自主訪問控制由數(shù)據(jù)所有者決定訪問權(quán)限，強(qiáng)制訪問控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設(shè)定B.強(qiáng)制訪問控制的安全性通常高于自主訪問控制C.自主訪問控制靈活性高，強(qiáng)制訪問控制管理成本低D.強(qiáng)制訪問控制適用于對(duì)安全性要求極高的場(chǎng)景，自主訪問控制適用于一般場(chǎng)景20、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的圖表類型。如果要展示不同類別數(shù)據(jù)之間的比例關(guān)系，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖21、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要選擇合適的圖表類型來有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，展示了不同地區(qū)在一年中每個(gè)月的銷售額變化情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖，用于展示各地區(qū)銷售額的占比B.折線圖，清晰呈現(xiàn)銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.柱狀圖，對(duì)比不同地區(qū)在每個(gè)月的銷售額D.散點(diǎn)圖，分析銷售額與其他因素的關(guān)系22、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是23、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強(qiáng)城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力24、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問題時(shí)，以下哪種聚類算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感25、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過編寫復(fù)雜的算法來自動(dòng)完成，無需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對(duì)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換26、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是27、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。假設(shè)有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測(cè)方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)28、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，常常采用緩存機(jī)制。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中有一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)區(qū)域，經(jīng)常被訪問。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（隨機(jī)）29、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)經(jīng)常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表30、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(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告依賴多個(gè)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(píng)估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)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(huì)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(duì)數(shù)據(jù)分析沒有實(shí)際幫助二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的醫(yī)療病歷數(shù)據(jù)，包括患者姓名、病歷編號(hào)、癥狀、診斷結(jié)果等，并能夠根據(jù)癥狀進(jìn)行模糊查詢。2、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含用戶評(píng)價(jià)文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行文本挖掘，提取關(guān)鍵詞和主題。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含社交媒體用戶分享數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出分享次數(shù)最多的10個(gè)內(nèi)容，并計(jì)算它們的平均分享次數(shù)。4、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的圖書館圖書借閱預(yù)約數(shù)據(jù)，包括讀者ID、圖書ID、預(yù)約時(shí)間等，并能夠根據(jù)預(yù)約時(shí)間進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。5、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對(duì)大規(guī)模的電商用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出最受用戶歡迎的商品品牌。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，