云南藝術(shù)學(xué)院文華學(xué)院《大數(shù)據(jù)與人工智能發(fā)展前沿》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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、對(duì)于一個(gè)跨多個(gè)數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步和一致性，以下哪種技術(shù)或工具通常被采用？（）A.分布式鎖B.數(shù)據(jù)復(fù)制C.數(shù)據(jù)遷移D.數(shù)據(jù)備份2、大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療診斷和治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康C.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療科研，加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享3、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4、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）5、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，以下哪個(gè)階段需要與業(yè)務(wù)部門進(jìn)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(cè)試D.上線運(yùn)維6、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，為了處理重復(fù)數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分組操作D.排序操作7、流處理技術(shù)在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景，能快速處理不斷流入的數(shù)據(jù)B.批處理則更適合處理大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)處理時(shí)間的要求相對(duì)較低C.流處理系統(tǒng)通常具有較低的延遲，而批處理系統(tǒng)的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架中同時(shí)使用，必須二選一8、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9、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含用戶的購(gòu)買記錄和瀏覽記錄，以下哪種方法可以找出購(gòu)買行為和瀏覽行為之間的關(guān)聯(lián)？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.回歸分析10、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購(gòu)買行為，以便及時(shí)調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實(shí)時(shí)分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法11、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設(shè)一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以被分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計(jì)算的效率？（）A.隨機(jī)分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布12、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一13、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14、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，情感分析常用于處理文本數(shù)據(jù)。以下關(guān)于情感分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于詞典的方法依賴于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典B.機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜文本時(shí)表現(xiàn)出色D.基于規(guī)則的方法靈活性最高，適應(yīng)性最強(qiáng)15、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達(dá)信息。假設(shè)我們要展示一個(gè)地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢(shì)B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對(duì)比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度16、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強(qiáng)城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力17、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個(gè)性化推薦，提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺(tái)的營(yíng)銷和推廣，提高品牌知名度和市場(chǎng)份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺(tái)，不適用于中小電商企業(yè)18、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)經(jīng)常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表19、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20、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21、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯(cuò)誤，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是22、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量的缺失值、錯(cuò)誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)備份23、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要處理缺失值。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪種處理缺失值的方法可能會(huì)引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄24、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行25、當(dāng)處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，以下哪種技術(shù)或框架通常被用于圖的存儲(chǔ)和分析？（）A.Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)B.HBase列式數(shù)據(jù)庫(kù)C.MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)26、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理需求日益增加。假設(shè)一個(gè)金融交易系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce27、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見(jiàn)的操作。如果要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到另一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，以下哪個(gè)因素對(duì)遷移效率影響最大？（）A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮比C.存儲(chǔ)系統(tǒng)的類型D.數(shù)據(jù)的格式28、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29、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30、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊，分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架，如MapReduce、Spark等二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含酒店客房入住數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出入住率最高的5個(gè)樓層，并計(jì)算這些樓層的平均入住率。2、（本題5分）有一個(gè)包含電力消耗數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語(yǔ)句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)操作，找出用電量最大的時(shí)間段和對(duì)應(yīng)的用電量。3、（本題5分）用Python語(yǔ)言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，編寫一個(gè)程序來(lái)緩存熱門搜索關(guān)鍵詞和對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果。當(dāng)用戶輸入關(guān)鍵詞時(shí)，首先從緩存中獲取結(jié)果，提高搜索響應(yīng)速度。4、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來(lái)自智能家電的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如電量消耗、工作模式等，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和節(jié)能建議。5、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市公共交通刷卡數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出刷卡次數(shù)最多的10個(gè)公交站點(diǎn)，并計(jì)算這些站點(diǎn)的總刷卡次數(shù)。三、簡(jiǎn)答題