云南工商學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)》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、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)時(shí)，需要考慮硬件和基礎(chǔ)設(shè)施的選型。以下關(guān)于硬件選型的考慮因素，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.服務(wù)器的CPU性能、內(nèi)存容量和存儲(chǔ)類型（如HDD、SSD）會(huì)影響數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲對(duì)于分布式大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸至關(guān)重要C.硬件的成本是唯一的考慮因素，應(yīng)選擇價(jià)格最低的設(shè)備以降低建設(shè)成本D.考慮硬件的可擴(kuò)展性，以便在未來業(yè)務(wù)增長時(shí)能夠方便地進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展2、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級(jí)，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性3、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)于線性回歸和邏輯回歸的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于預(yù)測(cè)分類值B.線性回歸的輸出范圍是實(shí)數(shù)域，邏輯回歸的輸出范圍是[0,1]C.線性回歸的模型復(fù)雜度通常比邏輯回歸高D.邏輯回歸可以通過設(shè)定閾值將輸出轉(zhuǎn)換為分類結(jié)果4、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。假設(shè)有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實(shí)時(shí)流處理。以下關(guān)于Storm的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯(cuò)性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯6、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7、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)多種多樣，以下關(guān)于常見大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)具有高容錯(cuò)性和高擴(kuò)展性B.NoSQL數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且具備強(qiáng)大的事務(wù)處理能力C.分布式列式數(shù)據(jù)庫能夠高效存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.對(duì)象存儲(chǔ)可以存儲(chǔ)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、視頻等8、大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療診斷和治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康C.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療科研，加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享9、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10、在大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)中，Hadoop是一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，以下關(guān)于Hadoop的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件組成B.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)C.MapReduce是一種分布式計(jì)算框架，用于處理大數(shù)據(jù)D.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)11、大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析市場數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確的信用評(píng)估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風(fēng)險(xiǎn)防控能力12、假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評(píng)論、私信等。為了對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷13、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)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫14、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性15、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，情感分析常用于處理文本數(shù)據(jù)。以下關(guān)于情感分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于詞典的方法依賴于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典B.機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜文本時(shí)表現(xiàn)出色D.基于規(guī)則的方法靈活性最高，適應(yīng)性最強(qiáng)二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在物流成本控制中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何評(píng)估房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)。3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的版本控制，其重要性如何？4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育課程設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）給定一個(gè)包含用戶運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如步數(shù)、運(yùn)動(dòng)時(shí)間等），使用數(shù)據(jù)挖掘算法分析用戶的運(yùn)動(dòng)習(xí)慣和健康狀況的關(guān)系。2、（本題5分）給定一個(gè)包含用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如瀏覽記錄、購買記錄等），使用數(shù)據(jù)挖掘算法（如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘），找出用戶行為之間的潛在關(guān)聯(lián)。3、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個(gè)查詢語句，對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億行社交媒體用戶關(guān)系數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求提取出用戶的社交圈子和影響力人物。4、（本題5分）使用Java語言和MySQL數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和查詢大量的電商用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索好評(píng)率最高的商品和用戶評(píng)價(jià)的情感傾向。5、（本題5分）運(yùn)用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫，開發(fā)一個(gè)程序來緩存電商平臺(tái)的熱門商品推薦信息，以提高推薦系統(tǒng)的響應(yīng)速度，同時(shí)要支持實(shí)時(shí)更新推薦內(nèi)容。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)在成人教育行業(yè)的應(yīng)用，如學(xué)