江蘇科技大學(xué)蘇州理工學(xué)院《大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析（大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論）》2023-2024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頁江蘇科技大學(xué)蘇州理工學(xué)院

《大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析（大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對海量文本數(shù)據(jù)進行分類。假設(shè)有一個包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集，需要將其分為不同的類別，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下哪種機器學(xué)習(xí)算法在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)較好？（）A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹D.隨機森林2、大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在氣象中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的氣象數(shù)據(jù)提高天氣預(yù)報的準確性B.有助于研究氣候變化的趨勢和影響C.大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，沒有進一步發(fā)展的空間D.能夠為災(zāi)害性天氣的預(yù)警和應(yīng)對提供支持3、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合時，為了整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是4、在進行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。假設(shè)一個圖像識別的大數(shù)據(jù)項目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動提取特征D.基于人工標注的特征提取5、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，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析市場數(shù)據(jù)進行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準確的信用評估模型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)險防控能力6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類問題時，支持向量機（SVM）是一種有效的算法。以下關(guān)于SVM的描述，錯誤的是？（）A.它可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)B.它對大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度很快C.它通過尋找最優(yōu)超平面來進行分類D.它的性能受核函數(shù)的選擇影響7、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8、對于一個不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持數(shù)據(jù)的實時更新和一致性，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵？（）A.增量計算B.批量處理C.全量計算D.數(shù)據(jù)緩存9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的維護至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系維護的好處，哪一項是不正確的？（）A.便于數(shù)據(jù)的溯源和審計B.有助于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程C.能夠提高數(shù)據(jù)的安全性D.方便進行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估10、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計需要適應(yīng)新的需求。假設(shè)一個擁有多個業(yè)務(wù)部門的大型企業(yè)，需要構(gòu)建一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫來整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最適合這種復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境？（）A.集中式數(shù)據(jù)倉庫B.分布式數(shù)據(jù)倉庫C.數(shù)據(jù)集市D.混合式數(shù)據(jù)倉庫11、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12、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的首字母進行分區(qū)，方便管理13、大數(shù)據(jù)分析平臺有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析平臺的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)分析平臺可以提供數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等功能B.大數(shù)據(jù)分析平臺可以支持多種數(shù)據(jù)分析算法和工具C.大數(shù)據(jù)分析平臺只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備高可用性和可擴展性14、在進行大數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理以提高分析的準確性。如果數(shù)據(jù)存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數(shù)據(jù)標準化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對數(shù)據(jù)進行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進行定制化處理16、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設(shè)有一個舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺和軟件架構(gòu)上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關(guān)鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進行測試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）17、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購買行為進行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦18、在大數(shù)據(jù)可視化中，當(dāng)需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢時，以下哪種圖表類型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.餅圖19、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20、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)發(fā)展趨勢的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲可以提高數(shù)據(jù)的存儲容量和可靠性B.云存儲可以提供靈活的存儲服務(wù)和高可用性C.對象存儲適用于存儲大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本21、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設(shè)我們需要實時監(jiān)控一個網(wǎng)站的訪問流量，并及時做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進行批處理，再進行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用22、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述，哪一個是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時間過長B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會出現(xiàn)在分布式計算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜23、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面，對網(wǎng)絡(luò)運營的作用有限D(zhuǎn).能夠識別欺詐行為，保障用戶權(quán)益24、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對挖掘結(jié)果進行評估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持25、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對稱加密B.非對稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密26、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測模型需要不斷評估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個銷售預(yù)測模型，以下哪種方法最適合評估模型的性能？（）A.比較預(yù)測值與實際值的差異，計算均方誤差等指標B.觀察模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時間，訓(xùn)練時間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準確性27、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，以下哪個階段需要與業(yè)務(wù)部門進行密切溝通和協(xié)作？（）A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測試D.上線運維28、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤29、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30、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護的法律法規(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.對數(shù)據(jù)跨境傳輸進行了嚴格的限制和監(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)隱私保護制度二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含用戶興趣標簽數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行相似用戶推薦，為用戶找到興趣相投的伙伴。2、（本題5分）使用Python語言和Storm實時處理框架，處理實時的股票交易數(shù)據(jù)流，計算每只股票的每分鐘成交量和成交金額，并將結(jié)果實時展示。3、（本題5分）用Python語言和SparkMLlib機器學(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。4、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含城市排水系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進行分析。找出排水量最大的10個監(jiān)測點，并計算這些監(jiān)測點的平均排水量。5、（本題5分）有一個包含大量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出所有包含特定HTML標簽（如

）的網(wǎng)頁，并統(tǒng)計這些