朔州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(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頁朔州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)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15個(gè)小題，每小題2分，共30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)的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時(shí)間進(jìn)行查詢。以下哪種索引類型最適合？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引2、假設(shè)要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測，并且數(shù)據(jù)具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測B.基于密度的異常檢測C.基于聚類的異常檢測D.以上都是3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評估和驗(yàn)證4、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算中，數(shù)據(jù)傾斜可能會(huì)導(dǎo)致性能問題。假設(shè)一個(gè)任務(wù)中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量B.對數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)算5、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中扮演著重要角色。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)，以支持決策分析B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和整合的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率較高，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)同步D.數(shù)據(jù)倉庫采用多維模型來組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，便于復(fù)雜的分析查詢6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能夠節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，沒有任何信息損失B.有損壓縮會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下仍能滿足需求C.數(shù)據(jù)壓縮比越高，壓縮效果越好，對數(shù)據(jù)的使用沒有任何影響D.選擇數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用需求7、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會(huì)產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考8、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行有效的解釋和溝通。假設(shè)一個(gè)市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，得出了關(guān)于消費(fèi)者行為的一些結(jié)論。以下哪種方式最能幫助非技術(shù)人員理解和接受這些分析結(jié)果？（）A.技術(shù)報(bào)告和數(shù)據(jù)表格B.可視化圖表和簡潔的文字說明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋9、對于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗10、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個(gè)需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進(jìn)行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）11、在處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種算法常用于計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑？（）A.A*算法B.Floyd-Warshall算法C.貪心算法D.模擬退火算法12、在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計(jì)算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)？（）A.隊(duì)列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性需要得到保障。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)處理流程涉及多個(gè)步驟和系統(tǒng)。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)的一致性？（）A.在每個(gè)步驟結(jié)束時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證和修復(fù)B.建立中央數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，統(tǒng)一管理和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)C.采用自動(dòng)化的數(shù)據(jù)驗(yàn)證工具和流程D.以上方法結(jié)合使用，加強(qiáng)數(shù)據(jù)一致性管理14、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。假設(shè)我們有一個(gè)超市銷售數(shù)據(jù)集，需要挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以下關(guān)于Apriori算法的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行挖掘B.計(jì)算復(fù)雜度較高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.能夠發(fā)現(xiàn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，但可能會(huì)忽略一些弱關(guān)聯(lián)規(guī)則D.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值不敏感15、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)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(gè)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(jì)算性能沒有影響D.按照用戶ID的首字母進(jìn)行分區(qū)，方便管理二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈合作伙伴選擇中的作用。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)分析的主要方法有哪些？3、（本題5分）解釋Storm框架在流處理中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于Hive，對一個(gè)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）運(yùn)用Java語言和Flink流處理框架，開發(fā)一個(gè)程序來處理實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)。要求實(shí)時(shí)計(jì)算每只股票的成交量加權(quán)平均價(jià)格（VWAP），并在價(jià)格波動(dòng)超過一定閾值時(shí)發(fā)出警報(bào)。3、（本題5分）用Python語言編寫一個(gè)程序，對存儲(chǔ)在HBase中的海量地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。找出數(shù)據(jù)中的密集區(qū)域，為城市規(guī)劃或商業(yè)決策提供支持。4、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個(gè)查詢語句，對一個(gè)包含數(shù)十億行用戶行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求提取出特定用戶群體的行為特征和偏好。5、（本題5分）使用Python語言和Storm實(shí)時(shí)處理框架，處理實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)流，計(jì)算每只股票的每分鐘成交量和成交金額，并將結(jié)果實(shí)時(shí)展示。四