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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)東營(yíng)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與輿情分析》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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)處理中,數(shù)據(jù)ETL(Extract,Transform,Load)是一個(gè)重要的環(huán)節(jié),以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理,不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL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2、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的環(huán)節(jié),以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理,不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)預(yù)處理需要根據(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3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高,以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)更合適?()A.離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都不合適4、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述,正確的是:()A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密存儲(chǔ),就無(wú)需擔(dān)心隱私問(wèn)題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,但不能完全杜絕風(fēng)險(xiǎn)D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私保護(hù)無(wú)法實(shí)現(xiàn),只能依靠用戶自身注意5、在大數(shù)據(jù)的資源管理中,YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配,以下關(guān)于YARN的功能,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對(duì)內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制6、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)去重是一項(xiàng)常見(jiàn)任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,以下哪種去重方法效率可能較低?()A.使用哈希表進(jìn)行去重B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后去重C.逐個(gè)比較數(shù)據(jù)元素進(jìn)行去重D.利用數(shù)據(jù)庫(kù)的去重功能7、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè),也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目,需要分析大量的天體觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律?()A.分布式存儲(chǔ)和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用8、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí),為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間,以下哪種方法通常被采用?()A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是9、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測(cè)模型,用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值10、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)時(shí),例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù),需要特殊的處理方法。假設(shè)要分析一個(gè)地區(qū)多年的氣溫變化趨勢(shì)。以下哪種技術(shù)最適合處理這種時(shí)空數(shù)據(jù)的分析任務(wù)?()A.空間索引B.時(shí)間序列分析C.地理信息系統(tǒng)(GIS)D.以上技術(shù)結(jié)合使用11、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)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12、當(dāng)處理來(lái)自多個(gè)不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí),為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和統(tǒng)一管理,以下哪種方法通常是首選?()A.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.使用ETL工具C.開(kāi)發(fā)定制的數(shù)據(jù)接口D.直接將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中13、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(gè)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(shí)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14、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用15、在處理大數(shù)據(jù)時(shí),NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)因其靈活性和可擴(kuò)展性而受到關(guān)注。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn),以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是:()A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理,更注重?cái)?shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲(chǔ)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式靈活,可隨時(shí)更改,無(wú)需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理,對(duì)于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強(qiáng)D.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括鍵值存儲(chǔ)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、列族數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)等多種類型16、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,地理信息系統(tǒng)(GIS)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于GIS與大數(shù)據(jù)結(jié)合的優(yōu)勢(shì),哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確?()A.能夠處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)B.可以進(jìn)行更精確的地理空間分析C.有助于發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中的隱藏模式D.會(huì)降低地理信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率17、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件,以下說(shuō)法正確的是:()A.Hadoop由HDFS(分布式文件系統(tǒng))和MapReduce(分布式計(jì)算框架)組成,其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用,無(wú)需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase(分布式數(shù)據(jù)庫(kù)),但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作18、在處理大數(shù)據(jù)時(shí),資源管理和調(diào)度是關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)有一個(gè)大數(shù)據(jù)集群,包含多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn),需要高效地分配資源給不同的任務(wù)。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群?()A.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove(以上皆是)19、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來(lái)越重要,以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問(wèn)控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù),不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力20、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù),以下哪種加密技術(shù)較為常用?()A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密21、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能,以下哪種緩存策略通常被使用?()A.頁(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是22、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及,數(shù)據(jù)可視化工具也不斷發(fā)展。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的選擇因素,哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確?()A.應(yīng)考慮工具對(duì)不同數(shù)據(jù)源的支持能力,以便能夠整合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析B.工具的交互性和用戶體驗(yàn)對(duì)于用戶深入探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)洞察非常重要C.可視化工具的價(jià)格是選擇的唯一決定性因素,應(yīng)選擇價(jià)格最低的工具D.工具的可擴(kuò)展性和與其他系統(tǒng)的集成能力也是需要考慮的因素之一23、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)分析土壤、氣候和作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)化種植方案B.有助于預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格,指導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)C.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受到農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落后的限制D.由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和不確定性,大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用前景不樂(lè)觀24、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25、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種,以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形,如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員,不適用于普通用戶D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性26、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的選擇,正確的是:()A.建立一個(gè)大型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),所有部門共享使用B.為每個(gè)部門分別建立數(shù)據(jù)集市,滿足個(gè)性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),再根據(jù)部門需求從倉(cāng)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境,應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)27、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè),提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化,提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持,提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通,不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域28、當(dāng)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建時(shí),需要整合多個(gè)數(shù)據(jù)源的信息。以下哪種數(shù)據(jù)源對(duì)于了解用戶的興趣愛(ài)好最為關(guān)鍵?()A.用戶的瀏覽歷史B.用戶的地理位置C.用戶的社交關(guān)系D.用戶的設(shè)備信息29、數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié),其目的是去除噪聲和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述,不準(zhǔn)確的是()A.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除可以去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄B.缺失值處理通常采用刪除含有缺失值的記錄或者填充缺失值的方法C.異常值檢測(cè)可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)采集階段進(jìn)行一次,后續(xù)無(wú)需再次處理30、在大數(shù)據(jù)分析中,為了評(píng)估模型的泛化能力,以下哪種方法經(jīng)常被使用?()A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上都是二、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用Spark框架,讀取一個(gè)包含在線購(gòu)物車放棄數(shù)據(jù)的文件,分析用戶放棄購(gòu)物車的原因和影響因素。2、(本題5分)基于Hive,對(duì)一個(gè)包含用戶在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析,找出用戶的學(xué)習(xí)習(xí)慣和偏好課程。3、(本題5分)運(yùn)用Java語(yǔ)言和Kylin多維分析引擎,構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)立方體,對(duì)一個(gè)包含市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)(如消費(fèi)者滿意度、品牌知名度等)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分析。能夠快速回答諸如“不同年齡段消費(fèi)者對(duì)特定品牌的滿意度”等問(wèn)題。4、(本題5分)用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢大量的物流快遞單號(hào)跟蹤數(shù)據(jù),包括快遞單號(hào)、當(dāng)前位置、預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間等,并能夠根據(jù)快遞單號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢和更新。5、(本題5分)基于Hive,對(duì)一個(gè)包含用戶在線閱讀行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析,找出用戶的閱讀偏好
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