首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)《大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)《大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性2、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)進行融合，以獲得更全面和準確的環(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3、在大數(shù)據(jù)存儲中，副本機制常用于提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。假設(shè)一個分布式存儲系統(tǒng)中有一份數(shù)據(jù)存在三個副本。以下關(guān)于副本管理的描述，正確的是：（）A.副本應(yīng)存儲在同一物理位置，便于管理和維護B.副本之間應(yīng)保持完全同步，以確保數(shù)據(jù)一致性C.可以根據(jù)節(jié)點的負載和網(wǎng)絡(luò)狀況動態(tài)調(diào)整副本的位置D.副本數(shù)量越多越好，能最大限度保證數(shù)據(jù)安全4、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設(shè)一個數(shù)據(jù)庫中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時間進行查詢。以下哪種索引類型最適合？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引5、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算框架，如MapReduce、Spark等6、對于一個需要處理大量地理空間數(shù)據(jù)的交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的位置服務(wù)和路徑規(guī)劃？（）A.地理信息系統(tǒng)B.路徑規(guī)劃算法C.空間索引D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)的分布式計算中，數(shù)據(jù)傾斜可能會導(dǎo)致性能問題。假設(shè)一個任務(wù)中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠遠高于其他鍵，以下哪種方法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜？（）A.增加計算節(jié)點的數(shù)量B.對數(shù)據(jù)進行重新分區(qū)C.使用更高效的算法D.忽略數(shù)據(jù)傾斜，繼續(xù)計算8、在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)？（）A.隊列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹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，便于進行問題排查和修復(fù)C.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)處理流程中重要，對于實時數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)意義不大D.建立和維護數(shù)據(jù)血緣關(guān)系需要在數(shù)據(jù)處理的各個環(huán)節(jié)進行記錄和跟蹤10、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對某個事件的態(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、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用，哪項描述不準確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機器學(xué)習(xí)提供有價值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)是完全獨立的領(lǐng)域，沒有相互交叉和融合的部分12、在處理大數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項是不正確的？（）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)清洗可能包括對數(shù)據(jù)格式的標準化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換13、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進行機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析14、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險控制中的應(yīng)用，哪一個是不準確的？（）A.可以通過分析客戶的信用記錄和交易行為評估信用風(fēng)險B.能夠?qū)崟r監(jiān)測市場動態(tài)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險控制中的應(yīng)用主要依賴于人工分析，自動化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進行反欺詐檢測，保障金融交易安全15、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行聚類分析，并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜，以下哪種聚類算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.以上都有可能二、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)在營銷效果評估中的應(yīng)用。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)歸檔策略，在大數(shù)據(jù)中的考慮因素有哪些？3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進行數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系驗證？4、（本題5分）解釋如何防范大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)泄露。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（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游戲的攻略和玩家心得。當玩家查詢時，快速從緩存中返回結(jié)果。2、（本題5分）利用Python語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建一個社交網(wǎng)絡(luò)分析程序。對用戶之間的關(guān)系數(shù)據(jù)進行分析，找出影響力最大的用戶和緊密的社交圈子。3、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含網(wǎng)頁鏈接和訪問次數(shù)的數(shù)據(jù)集進行處理，找出被訪問次數(shù)最多的前10個網(wǎng)頁鏈接。4、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個包含房地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)的文件，分析不同戶型的銷售情況和價格趨勢。5、（本題5分）使用Python編寫一個程序，從給定的大量文本數(shù)據(jù)中提取出所有的人名，并統(tǒng)計每個人名出現(xiàn)的次數(shù)。假設(shè)文本數(shù)據(jù)存儲在一個文本文件中，每行是一段文本。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）探討大數(shù)據(jù)在游泳館中的應(yīng)用，如泳池