長(zhǎng)沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用實(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)長(zhǎng)沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用實(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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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2、在大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)方面，數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)集，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進(jìn)行匿名化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)匿名化的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過(guò)鏈接攻擊等方式被重新識(shí)別C.在進(jìn)行匿名化處理時(shí)，需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護(hù)程度D.不同的匿名化方法對(duì)數(shù)據(jù)的保護(hù)程度和可用性影響不同3、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以考慮多個(gè)因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡(jiǎn)單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時(shí)間序列分析4、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(mén)，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5、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化物流路徑規(guī)劃，降低運(yùn)輸成本B.有助于實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的精準(zhǔn)管理和預(yù)測(cè)C.大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化程度較低D.能夠?qū)崟r(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸狀態(tài)，提高物流服務(wù)的透明度6、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7、在大數(shù)據(jù)的聚類評(píng)估中，有多種指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類，以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過(guò)程中無(wú)需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量9、大數(shù)據(jù)中的文本分析技術(shù)可以幫助從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。以下關(guān)于文本分析流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運(yùn)用特征提取技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為可計(jì)算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進(jìn)行分析D.文本分析的結(jié)果無(wú)需進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)10、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，但由于資源限制無(wú)法處理全部數(shù)據(jù)，以下哪種采樣方法可能導(dǎo)致偏差較大？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.方便采樣11、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡？（）A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布12、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等。假設(shè)我們有多個(gè)來(lái)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要整合分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是刪除重復(fù)和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值可以忽略B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據(jù)集成時(shí)，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)必須完全一致才能進(jìn)行整合D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)最終的分析結(jié)果影響不大，可以簡(jiǎn)單處理13、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.Storm14、對(duì)于一個(gè)不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持?jǐn)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和一致性，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵？（）A.增量計(jì)算B.批量處理C.全量計(jì)算D.數(shù)據(jù)緩存15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性要求日益嚴(yán)格。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私合規(guī)的措施，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.企業(yè)需要了解并遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如歐盟的GDPR、中國(guó)的網(wǎng)絡(luò)安全法等B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)，提高其合規(guī)意識(shí)和數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)，發(fā)現(xiàn)并整改潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)D.為了滿足合規(guī)要求，應(yīng)盡量避免收集和使用任何用戶數(shù)據(jù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)采樣在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）說(shuō)明Spark如何實(shí)現(xiàn)內(nèi)存計(jì)算。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何助力智能交通系統(tǒng)的發(fā)展？4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在金融科技中的創(chuàng)新應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和PySpark庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)包含大量用戶購(gòu)物記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。找出經(jīng)常一起購(gòu)買(mǎi)的商品組合，為商家提供營(yíng)銷(xiāo)策略建議。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含在線音樂(lè)平臺(tái)用戶下載數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出下載量最大的5首歌曲，并計(jì)算它們的平均下載量。3、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢海量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)（如移動(dòng)設(shè)備的定位信息）的系統(tǒng)，支持軌跡查詢和相似軌跡分析。4、（本題5分）使用MapReduce，對(duì)一個(gè)包含商品評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析，判斷評(píng)價(jià)是正面還是負(fù)面，并統(tǒng)計(jì)正面評(píng)價(jià)和負(fù)面評(píng)價(jià)的比例。5、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的智能推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)提供實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)