石家莊鐵道大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁石家莊鐵道大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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2分，共40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、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的排序和檢索操作，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法可能會(huì)發(fā)揮最佳效果？（）A.二叉搜索樹B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序2、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.需要制定詳細(xì)的遷移計(jì)劃，包括遷移的時(shí)間、步驟和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施B.數(shù)據(jù)遷移過程中要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性C.可以直接將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)復(fù)制到目標(biāo)系統(tǒng)，無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移完成后需要進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)的可用性3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常具有良好的擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長B.NoSQL數(shù)據(jù)庫支持復(fù)雜的關(guān)系查詢，性能優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型靈活多樣，適用于不同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求D.NoSQL數(shù)據(jù)庫在處理大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色4、大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。假設(shè)我們要分析一個(gè)公司的銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)分析方法的比較，正確的是：（）A.傳統(tǒng)分析方法更注重樣本數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析則基于全體數(shù)據(jù)B.大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更準(zhǔn)確，傳統(tǒng)分析方法已無價(jià)值C.傳統(tǒng)分析方法的計(jì)算速度比大數(shù)據(jù)分析快D.大數(shù)據(jù)分析只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)分析方法則能處理各種類型數(shù)據(jù)5、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)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(dòng)提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取6、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式多種多樣，NoSQL數(shù)據(jù)庫就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確？（）A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型，能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.通常不支持事務(wù)處理，數(shù)據(jù)一致性要求相對(duì)較低C.適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于復(fù)雜查詢的處理能力較強(qiáng)D.具有良好的可擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長7、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行8、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點(diǎn)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.聚類分析B.異常檢測(cè)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類算法9、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來實(shí)現(xiàn)10、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(gè)電商平臺(tái)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(xiàng)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11、假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要對(duì)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(jì)分析方法12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量13、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機(jī)抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量14、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預(yù)測(cè)性分析、規(guī)范性分析等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預(yù)測(cè)性分析用于預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動(dòng)方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性16、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用只適用于大型企業(yè)，對(duì)中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測(cè)設(shè)備故障，降低維護(hù)成本17、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潛在的共同因子C.線性判別分析（LDA），用于分類問題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維18、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link被廣泛應(yīng)用于流處理場(chǎng)景。以下關(guān)于Flink的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持精確一次的語義保證B.具有低延遲的處理能力C.對(duì)批處理的支持不如流處理D.能夠?qū)崿F(xiàn)狀態(tài)管理和容錯(cuò)恢復(fù)19、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖20、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，為了優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢性能，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被用于大規(guī)模數(shù)據(jù)？（）A.B樹索引B.位圖索引C.哈希索引D.全文索引二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改變新聞傳播方式？3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何預(yù)測(cè)員工離職傾向。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)的線上業(yè)務(wù)辦理數(shù)據(jù)，拓展線上服務(wù)功能。2、（本題5分）對(duì)一家連鎖餐飲企業(yè)的食材采購成本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，降低成本。3、（本題5分）對(duì)一家零售企業(yè)的自有品牌銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提升品牌競(jìng)爭(zhēng)力。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在留學(xué)培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用，如留學(xué)國家選擇、院校申請(qǐng)成功率預(yù)測(cè)，以及留學(xué)服務(wù)的個(gè)性化定制。5、（本題5分）研究某社交媒體平臺(tái)的用戶興趣