南京科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項(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，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設(shè)我們需要實(shí)時監(jiān)控一個網(wǎng)站的訪問流量，并及時做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用2、對于一個需要處理大規(guī)模時空數(shù)據(jù)的物流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的軌跡分析和預(yù)測？（）A.軌跡挖掘算法B.時空數(shù)據(jù)庫C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是3、對于一個不斷產(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4、在處理大數(shù)據(jù)時，資源管理和調(diào)度是關(guān)鍵問題。假設(shè)有一個大數(shù)據(jù)集群，包含多個計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲節(jié)點(diǎn)，需要高效地分配資源給不同的任務(wù)。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）5、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設(shè)一個在線購物平臺要為用戶提供個性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦6、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的分布和概率密度，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.概率密度圖B.核密度估計(jì)圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價值的特征，特征提取是通過某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能8、在大數(shù)據(jù)的時間序列分析中，季節(jié)性是一個常見的特征。假設(shè)我們有一個銷售數(shù)據(jù)的時間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸9、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)可視化工具也不斷發(fā)展。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的選擇因素，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.應(yīng)考慮工具對不同數(shù)據(jù)源的支持能力，以便能夠整合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析B.工具的交互性和用戶體驗(yàn)對于用戶深入探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)洞察非常重要C.可視化工具的價格是選擇的唯一決定性因素，應(yīng)選擇價格最低的工具D.工具的可擴(kuò)展性和與其他系統(tǒng)的集成能力也是需要考慮的因素之一10、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、客戶反饋分析和產(chǎn)品評價等領(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單的正面、負(fù)面和中性情感，無法識別更復(fù)雜的情感11、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購買行為進(jìn)行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦12、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲B.具有高可靠性和容錯性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動負(fù)載均衡13、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一個包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個任務(wù)？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法14、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場預(yù)測時，以下哪種方法可以考慮多個因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時間序列分析15、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中，差分隱私是一種常用的技術(shù)。以下關(guān)于差分隱私的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結(jié)果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護(hù)程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作16、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.回歸分析可以用于預(yù)測連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡單的形式C.回歸分析只能處理兩個變量之間的關(guān)系，不能處理多個變量D.可以通過評估回歸模型的擬合優(yōu)度來判斷其準(zhǔn)確性17、對于一個跨多個數(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18、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)行評估和驗(yàn)證19、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類，以下關(guān)于SVM的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類20、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時間段內(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問題？（）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21、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時，需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。假設(shè)一個大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng)，存儲了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer22、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)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(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23、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對某個事件的態(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24、大數(shù)據(jù)中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一個是不準(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)之間的距離來識別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來檢測異常D.異常檢測的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況25、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。假設(shè)有一個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D.隨機(jī)森林二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的元建模？2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的精準(zhǔn)推薦原理。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣的自動發(fā)現(xiàn)？4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的模型和方法。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺的電子病歷數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享。2、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在禮儀行業(yè)的應(yīng)用，如禮儀服務(wù)需求分析、禮儀培訓(xùn)效果評估，以及禮儀市場的競爭態(tài)勢。3、（本題5分）分析某在線音樂平臺的音樂版權(quán)使用數(shù)據(jù)，合理采購版權(quán)。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在游樂場中的應(yīng)用，如游樂設(shè)施維護(hù)預(yù)警、游客安全管理，以及游樂項(xiàng)目的受歡迎程度評估。5、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲社區(qū)活躍度數(shù)據(jù)，促進(jìn)玩家交流。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）用Java實(shí)現(xiàn)一個程序，處理大規(guī)模的股票交易數(shù)據(jù)。要求能夠計(jì)算某只特定股票在一