中國(guó)計(jì)量大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院《大數(shù)據(jù)采集與處理課程設(shè)計(jì)》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)中國(guó)計(jì)量大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院

《大數(shù)據(jù)采集與處理課程設(shè)計(jì)》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、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)架構(gòu)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)架構(gòu)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.集中式存儲(chǔ)架構(gòu)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本2、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量，提高分析的復(fù)雜性3、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）4、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5、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的一致性級(jí)別可以進(jìn)行調(diào)整。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求不高，但對(duì)性能要求較高，以下哪種一致性級(jí)別可能適合？（）A.強(qiáng)一致性B.最終一致性C.弱一致性D.以上都不適合6、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)，例如車輛的移動(dòng)軌跡，以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持？（）A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機(jī)器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)7、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8、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9、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購(gòu)買歷史和消費(fèi)金額B.客戶的社交媒體活動(dòng)和興趣愛(ài)好C.客戶的人口統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)10、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測(cè)和庫(kù)存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)11、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)義理解D.文本分類12、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息。現(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹(shù)13、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14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(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)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證15、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助商家發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買B.關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.可以通過(guò)調(diào)整支持度和置信度的閾值來(lái)獲得更有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)清洗，為什么它在大數(shù)據(jù)處理中很重要？2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理中的價(jià)值。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何處理數(shù)據(jù)的時(shí)效性？4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的元建模？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)和查詢實(shí)時(shí)的股票行情數(shù)據(jù)。要求能夠快速查詢特定股票在特定時(shí)間段的價(jià)格走勢(shì)。2、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Solr搜索服務(wù)器，開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)搜索和索引大量的圖書(shū)評(píng)論。要求能夠根據(jù)讀者評(píng)價(jià)和關(guān)鍵詞準(zhǔn)確返回相關(guān)評(píng)論。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含社交媒體用戶關(guān)注關(guān)系數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出關(guān)注者最多的10個(gè)用戶，并計(jì)算他們的平均關(guān)注者數(shù)量。4、（本題5分）給定一個(gè)包含用戶社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的數(shù)據(jù)集，使用圖算法分析用戶之間的緊密程度和社交影響力。5、（本題5分）用Python結(jié)合Flink框架，處理一個(gè)不斷生成的數(shù)據(jù)流，該數(shù)據(jù)流包含網(wǎng)站的訪問(wèn)日志，需要實(shí)時(shí)計(jì)算每個(gè)頁(yè)面的訪問(wèn)頻率，并將結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）探討大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，例如農(nóng)作物產(chǎn)