淮南職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論》2023-2024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)淮南職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論》2023-2024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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）2、大數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析和展示中具有重要作用。關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)和挑戰(zhàn)，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的形式呈現(xiàn)給用戶，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和趨勢(shì)B.挑戰(zhàn)之一是如何在有限的屏幕空間內(nèi)展示海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)保持信息的清晰和可理解性C.另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何根據(jù)用戶的需求和分析目的，選擇合適的可視化圖表和交互方式D.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性3、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要考慮很多因素。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復(fù)雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類型對(duì)于有效地展示數(shù)據(jù)非常重要C.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮用戶交互D.可視化設(shè)計(jì)應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的進(jìn)行定制4、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，迭代計(jì)算和交互式查詢C.Hadoop的計(jì)算速度通常比Spark快，尤其對(duì)于小數(shù)據(jù)量的計(jì)算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率6、大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確的信用評(píng)估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風(fēng)險(xiǎn)防控能力7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證8、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可用性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，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(shí)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(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但最終會(huì)達(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對(duì)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9、在大數(shù)據(jù)處理中，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)清洗的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(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10、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個(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)是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市來集中存儲(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，完成后無需再進(jìn)行維護(hù)和更新11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對(duì)數(shù)據(jù)跨境傳輸進(jìn)行了嚴(yán)格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī)，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度12、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計(jì)的方法好13、在一個(gè)大型金融機(jī)構(gòu)中，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持海量小文件的存儲(chǔ)和訪問，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是15、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）具有重要地位。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)副本數(shù)量可以由用戶自定義C.具有較高的數(shù)據(jù)讀寫并發(fā)性能D.不適合存儲(chǔ)小文件16、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17、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個(gè)廣泛使用的開源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點(diǎn)分為主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)，主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴(kuò)展性，可以輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)18、在大數(shù)據(jù)的圖計(jì)算中，PageRank算法常用于評(píng)估網(wǎng)頁(yè)的重要性。假設(shè)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)網(wǎng)頁(yè)組成，形成一個(gè)有向圖。以下關(guān)于PageRank算法的原理，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.根據(jù)網(wǎng)頁(yè)的鏈接數(shù)量計(jì)算重要性B.考慮網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容質(zhì)量和鏈接數(shù)量來計(jì)算重要性C.通過模擬隨機(jī)瀏覽者在網(wǎng)頁(yè)之間的跳轉(zhuǎn)來計(jì)算重要性D.只關(guān)注網(wǎng)頁(yè)的入鏈數(shù)量，不考慮出鏈19、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含用戶的購(gòu)買記錄和瀏覽記錄，以下哪種方法可以找出購(gòu)買行為和瀏覽行為之間的關(guān)聯(lián)？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.回歸分析20、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性，通常采用哪種數(shù)據(jù)復(fù)制策略？（）A.主從復(fù)制B.對(duì)等復(fù)制C.鏈?zhǔn)綇?fù)制D.混合復(fù)制二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)影視娛樂產(chǎn)業(yè)的影響有哪些？2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中的關(guān)鍵作用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在氣象災(zāi)害應(yīng)急管理中的價(jià)值。4、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)概要，在大數(shù)據(jù)中的作用是什么？5、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）根據(jù)某金融機(jī)構(gòu)的客戶分層數(shù)據(jù)，提供差異化服務(wù)。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在食用菌行業(yè)的應(yīng)用，如食用菌生長(zhǎng)環(huán)境控制、市場(chǎng)需求調(diào)研，以及食用菌質(zhì)量的檢測(cè)。3、（本題5分）研究某視頻網(wǎng)站的用戶觀看時(shí)長(zhǎng)和偏好數(shù)據(jù)，制作更受歡迎的視頻內(nèi)容。4、（本題5分）研究某社交媒體平臺(tái)的用戶私信數(shù)據(jù)，保護(hù)用戶隱私。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，例如智能交通管理、路況預(yù)測(cè)，以及如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題1