威海海洋職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)采集與清洗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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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個小題,每小題1分,共15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、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架,與Hadoop相比,具有一些優(yōu)勢。以下關(guān)于Spark的描述,不準確的是()A.Spark的內(nèi)存計算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言,包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù),不支持實時數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API,便于進行數(shù)據(jù)處理和分析2、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3、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念也在不斷演進。假設(shè)一個企業(yè)擁有多個業(yè)務(wù)部門,每個部門都有自己特定的數(shù)據(jù)需求和分析視角。在這種情況下,以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述,哪一項是正確的?()A.數(shù)據(jù)倉庫包含企業(yè)級的綜合數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的子集,針對特定部門或主題B.數(shù)據(jù)集市包含企業(yè)級的綜合數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)集市的子集,針對特定部門或主題C.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相互獨立的,沒有包含關(guān)系D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相同的概念,只是名稱不同4、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(biāo)準化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是5、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6、在大數(shù)據(jù)可視化中,為了展示數(shù)據(jù)的分布和概率密度,以下哪種圖表類型通常被使用?()A.概率密度圖B.核密度估計圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是7、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)管理來實現(xiàn)8、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時,需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個電商平臺的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),在處理訂單數(shù)據(jù)時,需要確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點之間的一致性和可靠性,以避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.數(shù)據(jù)復(fù)制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取9、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)一個企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù),并進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點和適用場景,哪一項是錯誤的?()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適合處理實時流數(shù)據(jù),迭代計算和交互式查詢C.Hadoop的計算速度通常比Spark快,尤其對于小數(shù)據(jù)量的計算D.Spark可以在內(nèi)存中進行計算,提高了數(shù)據(jù)處理的效率10、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集,需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效?()A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖11、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集,以下哪種壓縮算法可能最適合?()A.GZIPB.BZIP2C.RLE(Run-LengthEncoding)D.LZ7712、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個關(guān)于銷售業(yè)績的大數(shù)據(jù)集,需要展示不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷售趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具可能最適合?()A.TableauB.ExcelC.PowerBID.Alloftheabove(以上皆是)13、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時,常常需要對數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理。假設(shè)一個包含了用戶購物行為的數(shù)據(jù)集,其中存在大量缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況,同時能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量?()A.直接刪除包含缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過統(tǒng)計方法填充缺失值,去除重復(fù)數(shù)據(jù),并使用聚類算法識別和處理異常值C.對缺失值進行隨機填充,保留重復(fù)數(shù)據(jù),忽略異常值D.不進行任何處理,直接使用原始數(shù)據(jù)進行分析14、假設(shè)要對一個包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進行快速排序,以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好?()A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序15、大數(shù)據(jù)在市場營銷中的應(yīng)用能夠帶來諸多好處,以下哪一項不是其帶來的好處?()A.更精準的市場細分B.更有效的客戶關(guān)系管理C.降低營銷成本D.消除市場競爭二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何進行游戲市場趨勢分析。2、(本題5分)大數(shù)據(jù)對體育賽事分析的價值體現(xiàn)在哪里?3、(本題5分)大數(shù)據(jù)如何促進智慧城市的建設(shè)?4、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的客戶流失預(yù)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)利用Spark框架,讀取一個包含酒店客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)的文件,分析影響客戶滿意度的關(guān)鍵因素。2、(本題5分)利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫,設(shè)計一個程序來存儲和查詢學(xué)術(shù)論文的引用關(guān)系數(shù)據(jù),例如找出被引用次數(shù)最多的論文和引用關(guān)系最復(fù)雜的研究領(lǐng)域。3、(本題5分)給定一個包含社交媒體用戶發(fā)布圖片數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,使用圖像分析技術(shù)提取圖片的主題和情感傾向。4、(本題5分)運用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫,開發(fā)一個程序來緩存熱門文章的內(nèi)容和評論,以提高網(wǎng)站的訪問速度,同時要保證數(shù)據(jù)的一致性。5、(本題5分)使用Python的機器學(xué)習(xí)庫,對一個包含學(xué)生考試成績和學(xué)習(xí)時間的數(shù)據(jù)集進行回歸分析,預(yù)測學(xué)生的考試成績與學(xué)習(xí)時間的關(guān)系。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)綜合研究大數(shù)據(jù)在電影院中的應(yīng)用,如影

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