柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與人工智能應(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一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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，建立數(shù)據(jù)倉庫是常見的做法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)倉庫存儲的是經(jīng)過整合和清洗的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫主要用于支持決策分析，而不是事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實時更新的，反映最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計需要考慮數(shù)據(jù)的分層和主題域的劃分2、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)一個大數(shù)據(jù)分析項目得出了關(guān)于市場競爭態(tài)勢的結(jié)論。以下哪種報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)報告B.簡潔的摘要報告C.交互式的可視化儀表盤D.以上形式結(jié)合使用3、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的圖表類型。如果要展示不同類別數(shù)據(jù)之間的比例關(guān)系，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點圖4、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯性，通常采用哪種數(shù)據(jù)復(fù)制策略？（）A.主從復(fù)制B.對等復(fù)制C.鏈?zhǔn)綇?fù)制D.混合復(fù)制5、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法通常適用于文本數(shù)據(jù)？（）A.LZ77B.RLEC.Huffman編碼D.以上都適用6、在大數(shù)據(jù)存儲中，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點。假設(shè)一個應(yīng)用場景需要快速存儲和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）B.Cassandra（分布式寬列存儲數(shù)據(jù)庫）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫）D.Alloftheabove（以上皆是）7、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)降維是一種常見的操作。如果數(shù)據(jù)具有較高的維度且存在相關(guān)性，以下哪種降維方法較為常用？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫9、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲C.Hadoop中的MapReduce可以單獨使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作10、在大數(shù)據(jù)存儲中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫11、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是12、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13、在一個大型金融機構(gòu)中，每天都會產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow14、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個數(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，哪項說法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(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)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲和管理集成后的數(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15、對于一個需要處理海量實時傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)架構(gòu)能夠滿足低延遲和高可靠性的要求？（）A.Kafka消息隊列B.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)C.Spark實時處理框架D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)如何分析社交媒體用戶行為。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)項目中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估？3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在游戲作弊檢測中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）有一個包含物流運輸數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫，計算不同運輸方式的平均運輸時間和成本。2、（本題5分）運用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫，開發(fā)一個程序來緩存電商網(wǎng)站的商品分類信息和商品詳情頁，以提高頁面加載速度，同時要處理緩存的更新和失效。3、（本題5分）有一個包含交通信號燈控制數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，優(yōu)化信號燈的設(shè)置以減少交通擁堵。4、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的用戶消費行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建，包括消費偏好、消費能力等方面的特征。5、（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用戶的個性化設(shè)置和偏好。當(dāng)用戶再次登錄時，直接加載緩存的設(shè)置，提供個性化服務(wù)。四、綜合分析題