廣東第二師范學(xué)院《大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)廣東第二師范學(xué)院《大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(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25個(gè)小題，每小題1分，共25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)質(zhì)量問題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會(huì)存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理2、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3、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合4、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計(jì)算平臺(tái)D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)中，基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點(diǎn)。假設(shè)我們有一個(gè)二維的數(shù)據(jù)空間，以下哪種基于密度的異常檢測(cè)算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)之間通常通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓?fù)銪.環(huán)形拓?fù)銫.總線拓?fù)銬.樹形拓?fù)?、在大數(shù)據(jù)的圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，Neo4j是一種常用的選擇。假設(shè)我們需要構(gòu)建一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的圖模型，以下關(guān)于Neo4j的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.不支持大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.對(duì)復(fù)雜的圖查詢性能較低C.具有良好的擴(kuò)展性和高性能D.不適合處理實(shí)時(shí)的圖更新操作8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)重要的手段。假設(shè)有一個(gè)包含不同地區(qū)銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示各地區(qū)的銷售趨勢(shì)和對(duì)比情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖B.折線圖C.柱狀圖D.散點(diǎn)圖9、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性，常常采用冗余存儲(chǔ)的方式。假設(shè)一個(gè)關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)集需要確保在硬件故障時(shí)數(shù)據(jù)不丟失。以下哪種冗余存儲(chǔ)策略最適合這種需求？（）A.鏡像存儲(chǔ)B.奇偶校驗(yàn)存儲(chǔ)C.糾錯(cuò)編碼存儲(chǔ)D.以上策略結(jié)合使用10、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮11、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展，包括智慧城市的建設(shè)。假設(shè)要通過分析城市的各種數(shù)據(jù)，如交通、能源、環(huán)境等，來(lái)提高城市的運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量。以下哪種數(shù)據(jù)融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數(shù)據(jù)融合和時(shí)空分析B.數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結(jié)合使用12、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語(yǔ)義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市來(lái)集中存儲(chǔ)和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索和查詢，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被優(yōu)化？（）A.倒排索引B.位圖索引C.全文索引D.以上都是14、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的概念也在不斷演進(jìn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)部門，每個(gè)部門都有自己特定的數(shù)據(jù)需求和分析視角。在這種情況下，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集，針對(duì)特定部門或主題B.數(shù)據(jù)集市包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)集市的子集，針對(duì)特定部門或主題C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市是相互獨(dú)立的，沒有包含關(guān)系D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市是相同的概念，只是名稱不同15、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用16、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是17、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)18、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來(lái)實(shí)現(xiàn)19、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測(cè)分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.時(shí)間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測(cè)分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以完全依賴其進(jìn)行決策20、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.需要明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃B.風(fēng)險(xiǎn)管理是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的重要環(huán)節(jié)，但不是必需的C.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的溝通和協(xié)作對(duì)于項(xiàng)目的成功實(shí)施非常關(guān)鍵D.要對(duì)項(xiàng)目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評(píng)估21、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22、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23、大數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來(lái)識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來(lái)檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況24、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過程中的錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響25、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。假設(shè)有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測(cè)方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何影響電商行業(yè)的發(fā)展。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在網(wǎng)約車服務(wù)中的價(jià)值。3、（本題5分）簡(jiǎn)述聚類分析在大數(shù)據(jù)中的方法。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣的效益評(píng)估？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）根據(jù)某電商平臺(tái)的用戶搜索歷史數(shù)據(jù)，優(yōu)化搜索推薦算法。2、（本題5分）分析某社交平臺(tái)的用戶舉報(bào)數(shù)據(jù)，加強(qiáng)平臺(tái)管理。3、（本題5分）研究某在線視頻平臺(tái)的用戶付費(fèi)會(huì)員數(shù)據(jù)，制定會(huì)員增值服務(wù)策略。4、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在飼料行業(yè)的應(yīng)用，如飼料配方優(yōu)化、動(dòng)物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，以及飼料市場(chǎng)的需求變化分析。5、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在科研領(lǐng)域的應(yīng)用，如科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、跨學(xué)科研究，以及數(shù)據(jù)的可重復(fù)性和可信度。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Java語(yǔ)言和C