臨沂職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁臨沂職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)》

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)挖掘是一個(gè)重要的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘用于從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識(shí)B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領(lǐng)域，不能廣泛應(yīng)用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行應(yīng)用2、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證3、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要用到數(shù)據(jù)挖掘算法。以下關(guān)于決策樹算法和聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.決策樹算法可以用于分類和預(yù)測(cè)，聚類算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹算法生成的結(jié)果易于理解和解釋，聚類算法的結(jié)果相對(duì)較難解釋C.決策樹算法需要事先指定類別標(biāo)簽，聚類算法不需要D.聚類算法的計(jì)算復(fù)雜度通常比決策樹算法低4、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潛在的共同因子C.線性判別分析（LDA），用于分類問題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維5、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機(jī)抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量6、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查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向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，無法識(shí)別更復(fù)雜的情感7、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布，以下哪種方法常用于檢測(cè)異常值？（）A.基于距離的方法B.基于密度的方法C.3σ原則D.以上都不是8、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策成為一種趨勢(shì)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策可以提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性B.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系C.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策只適用于企業(yè)管理，不適用于政府決策和社會(huì)治理D.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等專業(yè)人才9、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，新的編程模型不斷涌現(xiàn)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)高效的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序。以下哪種編程模型最適合提高開發(fā)效率和程序性能？（）A.傳統(tǒng)的面向過程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.基于特定大數(shù)據(jù)框架的編程模型10、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，副本機(jī)制是保證數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。假設(shè)一個(gè)分布式文件系統(tǒng)中有一個(gè)數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了三個(gè)副本。當(dāng)其中一個(gè)副本所在的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，以下哪種處理方式是正確的？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)故障副本B.等待故障節(jié)點(diǎn)修復(fù)后再恢復(fù)副本C.刪除故障副本，不再進(jìn)行恢復(fù)D.降低副本數(shù)量，以節(jié)省存儲(chǔ)空間11、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的技術(shù)來確保數(shù)據(jù)的及時(shí)處理和分析。假設(shè)有一個(gè)金融交易系統(tǒng)，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析每一筆交易數(shù)據(jù)，以檢測(cè)異常交易行為。以下哪種技術(shù)最適合處理這種實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對(duì)數(shù)據(jù)跨境傳輸進(jìn)行了嚴(yán)格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī)，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度13、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗14、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15、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是16、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17、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對(duì)某個(gè)事件的態(tài)度傾向，以下哪種技術(shù)可以提供幫助？（）A.文本分類B.情感分析C.主題模型D.以上都是18、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于Spark的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Spark的內(nèi)存計(jì)算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析19、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20、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，以下哪種算法經(jīng)常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是21、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的訪問速度，通常會(huì)使用緩存技術(shù)。以下關(guān)于緩存策略的描述，正確的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略總是最優(yōu)的B.先進(jìn)先出（FIFO）策略適用于數(shù)據(jù)訪問模式穩(wěn)定的情況C.隨機(jī)替換策略在所有情況下性能最差D.緩存策略的選擇取決于數(shù)據(jù)的訪問模式22、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析時(shí)，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關(guān)于Apriori算法的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它通過逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計(jì)算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.它可以自動(dòng)確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度閾值23、在大數(shù)據(jù)的處理中，數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起的過程。假設(shè)要將來自不同傳感器的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更全面和準(zhǔn)確的環(huán)境狀況評(píng)估。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法最適合這種情況？（）A.基于特征的融合B.基于決策的融合C.基于模型的融合D.以上方法結(jié)合使用24、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要從多個(gè)來源（如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、傳感器等）收集數(shù)據(jù)，并將其整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）25、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有很多優(yōu)點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫請(qǐng)求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）26、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)倉庫，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(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，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis27、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告依賴多個(gè)數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和處理過程，便于問題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)有用，正常情況下無需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護(hù)，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有實(shí)際幫助28、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29、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量和傳輸帶寬，以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份30、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術(shù)最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對(duì)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)游戲用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出用戶流失率最高的時(shí)間段和原因。2、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Presto分布式查詢引擎，對(duì)存儲(chǔ)在多個(gè)數(shù)據(jù)源（如Hive、MySQL等）中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合查詢和分析。3、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，對(duì)一個(gè)包含學(xué)生考試成績(jī)和學(xué)習(xí)時(shí)間的數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸分析，預(yù)測(cè)學(xué)生的考試成績(jī)與學(xué)習(xí)時(shí)間的關(guān)系。4、（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)。5、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個(gè)查詢語句，對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億行電商用戶行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求提取出用戶的購買行為模式和偏好