中南民族大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2023-2024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30個小題，每小題1分，共30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、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù)，例如車輛的移動軌跡，以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持？（）A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機(jī)器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉庫2、大數(shù)據(jù)中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關(guān)于情感分析的應(yīng)用場景和方法，哪項描述不準(zhǔn)確？（）A.情感分析可應(yīng)用于社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析和產(chǎn)品評價等領(lǐng)域B.基于詞典的方法通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向C.機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡單的正面、負(fù)面和中性情感，無法識別更復(fù)雜的情感3、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，需要選擇合適的評估指標(biāo)來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個指標(biāo)通常不適合作為主要評估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，除了購物籃分析，還可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？（）A.醫(yī)療診斷B.網(wǎng)絡(luò)安全C.金融風(fēng)險預(yù)測D.以上領(lǐng)域都可以應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計算框架需要考慮數(shù)據(jù)的分區(qū)和分布策略。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集按照用戶ID進(jìn)行分區(qū)。以下關(guān)于分區(qū)策略的描述，正確的是：（）A.分區(qū)數(shù)量越多越好，能夠提高并行處理能力B.分區(qū)應(yīng)均勻分布，避免某些分區(qū)數(shù)據(jù)量過大C.分區(qū)可以隨意設(shè)置，對計算性能沒有影響D.按照用戶ID的首字母進(jìn)行分區(qū)，方便管理6、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架的容錯性非常重要。以下關(guān)于分布式計算框架容錯性的描述，哪一項是錯誤的？（）A.容錯性可以確保在節(jié)點故障時任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實現(xiàn)容錯性的重要手段C.分布式計算框架的容錯性會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實現(xiàn)完美的容錯性，無需軟件層面的支持7、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估至關(guān)重要。假設(shè)我們有一個電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)集，包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，即數(shù)據(jù)是否真實反映用戶行為B.數(shù)據(jù)的一致性，不同來源的數(shù)據(jù)是否相互匹配C.數(shù)據(jù)的時效性，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性，數(shù)據(jù)在展示時的視覺效果8、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類，以下關(guān)于SVM的特點，哪一項是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類9、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)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(jìn)。假設(shè)一個企業(yè)擁有多個業(yè)務(wù)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(guān)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(guān)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10、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時，情感分析是一個常見的任務(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)特點和任務(wù)需求11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一個醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁有大量患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，需要在保證數(shù)據(jù)安全的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和共享。以下哪種技術(shù)可以用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全共享和訪問控制？（）A.數(shù)字證書B.身份驗證和授權(quán)C.數(shù)據(jù)加密和脫敏D.Alloftheabove（以上皆是）12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理13、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)14、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個企業(yè)需要存儲和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合15、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。假設(shè)有一個包含客戶購買行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體，以便進(jìn)行個性化營銷。以下哪種聚類算法在這種情況下可能不太適用？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.線性回歸16、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17、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個電商平臺需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法，哪一項是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集18、大數(shù)據(jù)的處理往往需要消耗大量的計算資源。假設(shè)要對一個包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。以下哪種方式最能有效地降低計算成本，同時保證模型的訓(xùn)練效果？（）A.使用云計算平臺B.優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)C.采用分布式并行計算D.減少數(shù)據(jù)量19、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點，哪一項描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲B.具有高可靠性和容錯性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動負(fù)載均衡20、在大數(shù)據(jù)存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。以下關(guān)于列式存儲和行式存儲的比較，不準(zhǔn)確的是（）A.列式存儲適合于批量數(shù)據(jù)讀取和分析，行式存儲適合于頻繁的單行數(shù)據(jù)更新B.列式存儲能夠提高數(shù)據(jù)壓縮比，節(jié)省存儲空間C.行式存儲在數(shù)據(jù)查詢時的性能優(yōu)于列式存儲D.列式存儲對于只涉及少數(shù)列的查詢具有優(yōu)勢21、在大數(shù)據(jù)的存儲和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個用戶同時訂票時數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場景？（）A.強(qiáng)一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合22、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)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23、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問題時，以下哪種聚類算法對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24、對于一個需要處理大量實時交易數(shù)據(jù)的電商大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠確保數(shù)據(jù)的一致性和事務(wù)的完整性？（）A.分布式事務(wù)B.兩階段提交C.最終一致性D.以上都不是25、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時，需要考慮數(shù)據(jù)的實時處理和窗口操作。假設(shè)要對一個實時的股票交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，計算每分鐘的平均交易價格。以下哪種窗口操作最適合這個任務(wù)？（）A.滑動窗口B.滾動窗口C.會話窗口D.以上窗口都不適合26、假設(shè)一個大數(shù)據(jù)項目需要對海量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)或工具最有可能被用于此任務(wù)？（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.數(shù)據(jù)清洗軟件D.傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法27、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的時效性和新鮮度。假設(shè)一個金融交易大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，需要實時反映市場的最新動態(tài)。以下哪種技術(shù)或方法最能保證數(shù)據(jù)的及時性和準(zhǔn)確性？（）A.實時數(shù)據(jù)采集和處理B.定期數(shù)據(jù)更新C.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)加載D.以上方法結(jié)合使用28、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場營銷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個公司想要通過大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費金額B.客戶的社交媒體活動和興趣愛好C.客戶的人口統(tǒng)計信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)29、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)，以下哪種策略通常被采用？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上都是30、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題C.技術(shù)人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于Hive，對一個包含電商用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、加購、購買）的表進(jìn)行分析，找出用戶的購買決策路徑和影響因素。2、（本題5分）用Python語言和SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫，構(gòu)建一個決策樹模型，預(yù)測用戶是否會對某個廣告產(chǎn)生點擊行為。3、（本題5分）用Java實現(xiàn)一個程序，處理大規(guī)模的股票交易數(shù)據(jù)。要求能夠計算某只特定股票在一段時間內(nèi)的最高成交價、最低成交價和平均成交價。4、（本題5分）利用Flink的異步I/O功能，在實時數(shù)據(jù)處理任務(wù)中與外部數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高效交互，獲取補充數(shù)據(jù)。5、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含網(wǎng)絡(luò)廣告點擊數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出點擊量最高的10個廣告，并計算它們的總點擊量。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題