




版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)大連大學(xué)
《大數(shù)據(jù)原理與應(yīng)用實(shí)踐》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)包含大量地理位置信息的大數(shù)據(jù)集,要進(jìn)行空間查詢和分析,以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)或技術(shù)更適合?()A.空間數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)C.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)2、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(yǔ)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3、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,必須二選一4、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如文本、圖像等。假設(shè)我們有大量的產(chǎn)品評(píng)論文本數(shù)據(jù),想要提取其中的關(guān)鍵信息。以下哪種技術(shù)最適用?()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式B.自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù),理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法,對(duì)文本進(jìn)行分類D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言,篩選出關(guān)鍵文本5、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6、對(duì)于一個(gè)需要實(shí)時(shí)處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景,例如實(shí)時(shí)監(jiān)控交通流量,以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合?()A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)7、在大數(shù)據(jù)的分類算法中,隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.隨機(jī)森林對(duì)不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過(guò)過(guò)采樣或欠采樣來(lái)平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機(jī)森林C.隨機(jī)森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)不需要進(jìn)行特殊處理D.調(diào)整隨機(jī)森林的參數(shù)可以提高對(duì)少數(shù)類別的分類性能8、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。假設(shè)有一個(gè)包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集,需要將其分為不同的類別,如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)較好?()A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹(shù)D.隨機(jī)森林9、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(guò)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10、假設(shè)要對(duì)大量的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,以下哪種技術(shù)或工具可能會(huì)被用到?()A.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)B.音頻處理庫(kù)C.深度學(xué)習(xí)框架D.以上都是11、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(shù)C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)12、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)集市的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。對(duì)于一個(gè)大型企業(yè)來(lái)說(shuō),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)是不準(zhǔn)確的?()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常存儲(chǔ)整個(gè)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較低,而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市,但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存在,不需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)13、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和窗口操作。假設(shè)要對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析,計(jì)算每分鐘的平均交易價(jià)格。以下哪種窗口操作最適合這個(gè)任務(wù)?()A.滑動(dòng)窗口B.滾動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.以上窗口都不適合14、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程時(shí),為了提取有意義的特征,以下哪種方法通常被采用?()A.特征縮放B.特征編碼C.特征構(gòu)建D.以上都是15、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,以減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度,以下哪種技術(shù)較為合適?()A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗16、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時(shí),以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)更適合?()A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)17、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備多種技能。以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的技能?()A.統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)B.編程能力C.藝術(shù)設(shè)計(jì)能力D.業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)18、大數(shù)據(jù)的安全管理包括多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)存儲(chǔ)了大量的商業(yè)機(jī)密和客戶信息。以下哪種安全措施對(duì)于防止數(shù)據(jù)泄露最為關(guān)鍵?()A.網(wǎng)絡(luò)防火墻B.數(shù)據(jù)加密C.用戶認(rèn)證和授權(quán)D.定期安全審計(jì)19、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)20、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)進(jìn)行的。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)問(wèn)題,以下哪個(gè)是首要的解決步驟?()A.分析問(wèn)題的根源B.修復(fù)數(shù)據(jù)C.通知相關(guān)人員D.記錄問(wèn)題21、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22、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)B.動(dòng)態(tài)可視化能夠?qū)崟r(shí)反映數(shù)據(jù)的變化,增強(qiáng)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過(guò)講述一個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來(lái)傳達(dá)信息,更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺(jué)效果,對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大23、對(duì)于一個(gè)需要處理海量實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng),以下哪種技術(shù)架構(gòu)能夠滿足低延遲和高可靠性的要求?()A.Kafka消息隊(duì)列B.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)C.Spark實(shí)時(shí)處理框架D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)24、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)?()A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)25、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,經(jīng)常需要根據(jù)某個(gè)字段進(jìn)行查詢。以下哪種索引類型可能最適合?()A.B樹(shù)索引,適用于范圍查詢B.哈希索引,快速定位特定值C.位圖索引,適用于布爾型字段D.以上索引類型效果相同,取決于具體數(shù)據(jù)分布26、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集,以下哪種壓縮算法可能最適合?()A.GZIPB.BZIP2C.RLE(Run-LengthEncoding)D.LZ7727、大數(shù)據(jù)處理框架眾多,如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合?()A.Hadoop,因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark,具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢(shì)C.Flink,專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm,適用于對(duì)延遲要求極高的場(chǎng)景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(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29、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的選擇,正確的是:()A.建立一個(gè)大型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),所有部門共享使用B.為每個(gè)部門分別建立數(shù)據(jù)集市,滿足個(gè)性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),再根據(jù)部門需求從倉(cāng)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境,應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)30、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)合使用二、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用Python的Spark框架,對(duì)一個(gè)包含在線游戲玩家充值消費(fèi)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出消費(fèi)金額最高的5個(gè)玩家,并計(jì)算他們的平均消費(fèi)金額。2、(本題5分)利用Java語(yǔ)言和Elasticsearch搜索引擎,構(gòu)建一個(gè)程序來(lái)索引和搜索大量的電商產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù),要求能夠根據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)和用戶評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析和產(chǎn)品推薦。3、(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)模的用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出用戶的消費(fèi)偏好和消費(fèi)習(xí)慣。4、(本題5分)利用Flink的Watermark機(jī)制,處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流中的亂序問(wèn)題,確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。5、(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)。系統(tǒng)需要接收不斷生成的傳感器數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理,然后將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中。三、簡(jiǎn)答題(本大
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 科技助力下的石墨制品質(zhì)量檢測(cè)與評(píng)估技術(shù)
- 二零二五年度農(nóng)機(jī)租賃與農(nóng)業(yè)廢棄物資源化利用項(xiàng)目合作協(xié)議
- 2025至2030年中國(guó)絨毛漿數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)研究報(bào)告
- 電商直播銷售從策劃到執(zhí)行的全過(guò)程解析
- 二零二五年度企業(yè)食堂綠色餐飲承包協(xié)議
- 二零二五年度服務(wù)業(yè)企業(yè)績(jī)效協(xié)議目標(biāo)責(zé)任書模板
- 二零二五年度購(gòu)房貸款保險(xiǎn)合同
- 二零二五年度桶裝水行業(yè)規(guī)范與自律合作協(xié)議
- 2025至2030年中國(guó)紫檀木紋石材數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)研究報(bào)告
- 二零二五年度拍賣公司與國(guó)際拍賣師協(xié)會(huì)合作協(xié)議
- 電工電子技術(shù)與技能 程周
- 榜樣7航天追夢(mèng)人王亞平事跡介紹PPT英雄航天員王亞平事跡介紹PPT課件(帶內(nèi)容)
- PANTONE潘通色卡C面顏色
- 人教版《道德與法治》三年級(jí)下冊(cè)全冊(cè)全套課件
- 中藥的性能課件
- 平行四邊形的性質(zhì)說(shuō)課課件- 人教版八年級(jí)數(shù)學(xué)下冊(cè)
- 建筑力學(xué) 李前程 第一章 緒 論
- 2022新教科版科學(xué)六年級(jí)下冊(cè)全一冊(cè)全部課件(含32課)
- 《數(shù)學(xué)物理方程》全冊(cè)配套課件
- 《煤礦安全規(guī)程》專家解讀(詳細(xì)版)
- 2023年新教科版科學(xué)六年級(jí)下冊(cè)學(xué)生活動(dòng)手冊(cè)答案
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論