浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測(cè)和庫(kù)存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)2、某公司正在開(kāi)展一項(xiàng)市場(chǎng)調(diào)研項(xiàng)目，需要分析大量的消費(fèi)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以了解消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品的滿意度和改進(jìn)需求。以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)于提取關(guān)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(shí)體識(shí)別D.情感分析3、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價(jià)值的特征，特征提取是通過(guò)某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能4、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目，需要分析大量的天體觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲(chǔ)和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用5、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要以有效的方式呈現(xiàn)給決策者。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的結(jié)論。以下哪種報(bào)告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策？（）A.詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告B.簡(jiǎn)潔的摘要報(bào)告C.交互式的可視化儀表盤(pán)D.以上形式結(jié)合使用6、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，情感分析是一個(gè)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)我們有大量的微博文本數(shù)據(jù)，需要判斷每條微博所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析？（）A.基于詞典的方法，根據(jù)預(yù)定義的情感詞庫(kù)進(jìn)行判斷B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使用分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分類D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對(duì)象歸為一組，與分類不同，聚類不需要事先知道類別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)會(huì)丟失數(shù)據(jù)中的重要信息8、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9、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份11、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語(yǔ)義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見(jiàn)的挑戰(zhàn)B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的問(wèn)題C.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市來(lái)集中存儲(chǔ)和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新12、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見(jiàn)的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.回歸分析可以用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡(jiǎn)單的形式C.回歸分析只能處理兩個(gè)變量之間的關(guān)系，不能處理多個(gè)變量D.可以通過(guò)評(píng)估回歸模型的擬合優(yōu)度來(lái)判斷其準(zhǔn)確性13、在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種可視化工具常用于展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì)？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.雷達(dá)圖14、在大數(shù)據(jù)的流處理中，窗口操作是常見(jiàn)的處理方式。假設(shè)我們需要對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行按時(shí)間窗口的統(tǒng)計(jì)分析，以下哪種窗口類型不適合用于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景？（）A.滾動(dòng)窗口B.滑動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.固定窗口15、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)在線視頻平臺(tái)需要為用戶推薦個(gè)性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過(guò)濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹(shù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在電信欺詐檢測(cè)中的方法。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的方法。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)項(xiàng)目選址中的作用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在消防救援中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop的緩存優(yōu)化技術(shù)，提高頻繁訪問(wèn)數(shù)據(jù)的讀取速度，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理性能。2、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，讀取一個(gè)包含電影演員票房號(hào)召力數(shù)據(jù)的文件，分析演員對(duì)票房的貢獻(xiàn)和影響力。3、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Kylin多維分析引擎，對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，例如分析不同地區(qū)用戶的購(gòu)買行為差異。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)查詢語(yǔ)句，對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億行銷售數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求計(jì)算不同產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售額和利潤(rùn)，并找出最暢銷的產(chǎn)品和地區(qū)。5、（本題5分）利用Java語(yǔ)言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)注關(guān)系和消息傳播路徑數(shù)據(jù)，例如找出影響力最大的用戶。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）研究某社交媒體平臺(tái)的用戶關(guān)注列表數(shù)據(jù)，推