武漢紡織大學(xué)外經(jīng)貿(mào)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)武漢紡織大學(xué)外經(jīng)貿(mào)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能》

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、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場(chǎng)景。如果一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用3、大數(shù)據(jù)分析方法有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇C.分類分析用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法4、對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇？（）A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個(gè)新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯(cuò)誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時(shí)處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯(cuò)機(jī)制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運(yùn)行在Hadoop集群上，無(wú)法獨(dú)立部署6、假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評(píng)論、私信等。為了對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要考慮很多因素。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復(fù)雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類型對(duì)于有效地展示數(shù)據(jù)非常重要C.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無(wú)需考慮用戶交互D.可視化設(shè)計(jì)應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的進(jìn)行定制8、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)有一個(gè)生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測(cè)出異常的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.Alloftheabove（以上皆是）9、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲(chǔ)和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)10、在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集是第一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集方法的敘述，不正確的是（）A.系統(tǒng)日志采集是通過(guò)對(duì)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的日志進(jìn)行收集和分析B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)可以從互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量的數(shù)據(jù)C.傳感器數(shù)據(jù)采集主要用于獲取物理世界中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)D.手工錄入是最常用且高效的數(shù)據(jù)采集方式，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集11、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，并要求具備高可靠性和可擴(kuò)展性。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最適合？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop的HDFSC.本地磁盤陣列，通過(guò)RAID技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全D.云存儲(chǔ)服務(wù)，如亞馬遜的S312、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量重復(fù)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法可能效果最好？（）A.哈夫曼編碼，根據(jù)字符出現(xiàn)頻率進(jìn)行編碼B.LZ77算法，利用數(shù)據(jù)的重復(fù)模式進(jìn)行壓縮C.行程編碼，對(duì)連續(xù)重復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)特征14、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購(gòu)買關(guān)系時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.回歸分析算法15、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在游戲運(yùn)營(yíng)中的作用。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何處理數(shù)據(jù)的時(shí)效性？3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市排水系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出排水量最大的10個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并計(jì)算這些監(jiān)測(cè)點(diǎn)的平均排水量。2、（本題5分）有一個(gè)包含物流配送車輛故障數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，制定車輛維護(hù)計(jì)劃和應(yīng)急預(yù)案。3、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，計(jì)算每個(gè)班級(jí)每門課程的平均分、最高分和最低分，并生成相應(yīng)的報(bào)表。4、（本題5分）用Java編寫一個(gè)程序，處理一個(gè)包含酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出預(yù)訂量最高的5個(gè)房型，并計(jì)算它們的預(yù)訂總數(shù)。5、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市垃圾處理數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出垃圾產(chǎn)生量最大的10個(gè)區(qū)域，并計(jì)算這些區(qū)域的平