池州學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)池州學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)具有高可靠性和高擴(kuò)展性。以下關(guān)于分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的安全性B.節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)同步C.當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)恢復(fù)數(shù)據(jù)，不會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能不受節(jié)點(diǎn)數(shù)量的影響2、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3、假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類(lèi)，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.門(mén)控循環(huán)單元4、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預(yù)測(cè)能源需求，提高能源供應(yīng)的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對(duì)新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測(cè)能源設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患5、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長(zhǎng)的社交媒體數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶(hù)發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫(xiě)需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）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HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Redis6、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。假設(shè)有一個(gè)包含客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶(hù)分為不同的群體，以便進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種聚類(lèi)算法在這種情況下可能不太適用？（）A.K-Means聚類(lèi)B.層次聚類(lèi)C.密度聚類(lèi)D.線性回歸7、假設(shè)要對(duì)大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性，以下哪種方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是8、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)9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，混合存儲(chǔ)模式逐漸受到關(guān)注。以下關(guān)于混合存儲(chǔ)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.混合存儲(chǔ)結(jié)合了傳統(tǒng)磁盤(pán)存儲(chǔ)和新興的閃存存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)B.它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻率和重要性，將數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地分配到不同的存儲(chǔ)介質(zhì)上C.混合存儲(chǔ)能夠提高存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能和成本效益，但管理復(fù)雜度較低D.對(duì)于經(jīng)常訪問(wèn)的熱數(shù)據(jù)，可以存儲(chǔ)在閃存中，以提高訪問(wèn)速度10、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)的過(guò)程，哪一項(xiàng)描述是不準(zhǔn)確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個(gè)單詞生成鍵值對(duì)B.Reduce階段對(duì)相同單詞的鍵值對(duì)進(jìn)行合并和計(jì)數(shù)C.整個(gè)過(guò)程需要手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題11、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語(yǔ)言處理B.圖像識(shí)別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實(shí)12、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？（）A.數(shù)據(jù)分類(lèi)B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類(lèi)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)13、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價(jià)值的特征，特征提取是通過(guò)某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能14、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用需要存儲(chǔ)大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)B.鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)C.列族數(shù)據(jù)庫(kù)D.圖數(shù)據(jù)庫(kù)15、大數(shù)據(jù)的處理往往需要消耗大量的計(jì)算資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。以下哪種方式最能有效地降低計(jì)算成本，同時(shí)保證模型的訓(xùn)練效果？（）A.使用云計(jì)算平臺(tái)B.優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)C.采用分布式并行計(jì)算D.減少數(shù)據(jù)量16、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是17、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)，并且數(shù)據(jù)具有多個(gè)類(lèi)別，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機(jī)D.支持向量機(jī)18、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類(lèi)型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價(jià)格，越貴越好19、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。如果主要進(jìn)行頻繁的列查詢(xún)操作，以下哪種存儲(chǔ)方式更合適？（）A.列式存儲(chǔ)B.行式存儲(chǔ)C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小20、大數(shù)據(jù)中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關(guān)于情感分析的應(yīng)用場(chǎng)景和方法，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.情感分析可應(yīng)用于社交媒體監(jiān)測(cè)、客戶(hù)反饋分析和產(chǎn)品評(píng)價(jià)等領(lǐng)域B.基于詞典的方法通過(guò)查找預(yù)定義的情感詞來(lái)判斷情感傾向C.機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡(jiǎn)單的正面、負(fù)面和中性情感，無(wú)法識(shí)別更復(fù)雜的情感21、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(hù)更直觀地理解復(fù)雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類(lèi)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(hù)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22、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持海量小文件的存儲(chǔ)和訪問(wèn)，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是23、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。假設(shè)有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）24、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問(wèn)控制模型最適合？（）A.自主訪問(wèn)控制（DAC），用戶(hù)自主決定數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪問(wèn)控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問(wèn)控制（RBAC），根據(jù)用戶(hù)角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪問(wèn)控制25、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實(shí)時(shí)流處理。以下關(guān)于Storm的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯(cuò)性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯26、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27、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(lái)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28、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見(jiàn)的圖計(jì)算模型包括有向圖、無(wú)向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問(wèn)題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無(wú)關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度29、在大數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要對(duì)一個(gè)高維數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，以下哪種技術(shù)可以幫助降低維度并展示數(shù)據(jù)的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨(dú)立成分分析D.以上都是30、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常涵蓋整個(gè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務(wù)部門(mén)或主題B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)粒度較粗，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細(xì)C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來(lái)源相同，沒(méi)有區(qū)別二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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(mén)課程的平均分、最高分和最低分，并生成相應(yīng)的報(bào)表。2、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含用戶(hù)行為日志的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶(hù)在不同頁(yè)面的停留時(shí)間和跳轉(zhuǎn)路徑。3、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)，例如區(qū)分不同人的聲音。4、（本題5分）利用Flink的SideOutput功能，在一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理任務(wù)中，將滿(mǎn)足特定條件的數(shù)據(jù)輸出到不同的流中進(jìn)行進(jìn)一步處理。5、（本題5分）有一個(gè)包含網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語(yǔ)句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)操作，找出在特定時(shí)間段內(nèi)流量