徐州醫(yī)科大學(xué)《大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)徐州醫(yī)科大學(xué)《大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)》

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、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)之間通常通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓?fù)銪.環(huán)形拓?fù)銫.總線拓?fù)銬.樹(shù)形拓?fù)?、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用3、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專(zhuān)家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用4、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估是一個(gè)重要環(huán)節(jié)。如果數(shù)據(jù)存在大量的噪聲和異常值，會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生什么影響？（）A.可能導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差B.不會(huì)有任何影響，分析算法會(huì)自動(dòng)處理C.會(huì)提高分析的效率和準(zhǔn)確性D.只會(huì)影響可視化效果，不影響分析模型5、假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和主題建模，以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)最為關(guān)鍵？（）A.詞法分析B.句法分析C.主題模型D.情感分析6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的過(guò)濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)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(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性，常常采用冗余存儲(chǔ)。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了多個(gè)副本，當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí)，以下哪種恢復(fù)方式最快速？（）A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計(jì)算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動(dòng)修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同9、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計(jì)算框架來(lái)提高效率。假設(shè)有一個(gè)需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計(jì)算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm10、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段通常需要花費(fèi)最多的時(shí)間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評(píng)估11、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來(lái)自多個(gè)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(xiàng)說(shuō)法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語(yǔ)義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見(jiàn)的挑戰(zhàn)B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的問(wèn)題C.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市來(lái)集中存儲(chǔ)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(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新12、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來(lái)提高分析的準(zhǔn)確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長(zhǎng)度D.以上因素都可能對(duì)提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量用戶購(gòu)買(mǎi)記錄的數(shù)據(jù)集，其中存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤或重復(fù)。以下哪種方法不太適合用于處理數(shù)據(jù)缺失的情況？（）A.使用均值或中位數(shù)填充缺失值B.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過(guò)算法推測(cè)缺失值C.直接刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)行D.不做任何處理，保留缺失值14、大數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)流處理引擎如ApacheFlink在處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于Flink的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Flink支持精確一次的語(yǔ)義，確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和一致性B.它具有高吞吐和低延遲的性能，能夠快速處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)C.Flink只能處理流數(shù)據(jù)，不支持對(duì)歷史數(shù)據(jù)的批處理操作D.Flink提供了豐富的窗口函數(shù)和狀態(tài)管理機(jī)制，便于進(jìn)行復(fù)雜的實(shí)時(shí)計(jì)算15、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)能源公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析能源設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障B.監(jiān)測(cè)用戶的能源使用習(xí)慣，提供節(jié)能建議C.優(yōu)化能源分配和調(diào)度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化16、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實(shí)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17、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值時(shí)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.主成分分析C.異常檢測(cè)算法D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化18、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯(cuò)性的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.容錯(cuò)性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯(cuò)性，無(wú)需軟件層面的支持19、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析和規(guī)范性分析等。以下對(duì)這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問(wèn)題發(fā)生的原因C.預(yù)測(cè)性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問(wèn)題的具體方案，無(wú)需人工干預(yù)20、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）是重要的第一步。假設(shè)我們有一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下哪個(gè)不是EDA的主要目的？（）A.了解數(shù)據(jù)的分布和特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值C.直接建立數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型D.確定數(shù)據(jù)的質(zhì)量和缺失值情況二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)用戶行為分析中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在人力資源規(guī)劃中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)中的方法。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的質(zhì)量檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，完善質(zhì)量體系。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在密室逃脫場(chǎng)館中的應(yīng)用，如主題設(shè)計(jì)優(yōu)化、玩家解謎數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，以及密室逃脫場(chǎng)館的口碑管理。3、（本題5分）研究某城市的垃圾處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化垃圾處理流程，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在制鞋行業(yè)的應(yīng)用，如鞋底材料選擇、鞋型設(shè)計(jì)，以及銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的深度挖掘。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在釀酒行業(yè)的應(yīng)用，如酒品質(zhì)量控制、消費(fèi)者口味分析，以及釀酒工藝的傳承與創(chuàng)新。四、編程題（本大題共