山西衛(wèi)生健康職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)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)應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(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)2、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度，通常會(huì)使用緩存技術(shù)。以下關(guān)于緩存策略的描述，正確的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略總是最優(yōu)的B.先進(jìn)先出（FIFO）策略適用于數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式穩(wěn)定的情況C.隨機(jī)替換策略在所有情況下性能最差D.緩存策略的選擇取決于數(shù)據(jù)的訪問(wèn)模式3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場(chǎng)景。如果一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用4、對(duì)于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，以下哪種技術(shù)可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹(shù)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析5、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析時(shí)，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關(guān)于Apriori算法的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它通過(guò)逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計(jì)算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.它可以自動(dòng)確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度閾值6、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過(guò)變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過(guò)變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對(duì)模型性能影響不大7、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計(jì)的方法好8、大數(shù)據(jù)的分析常常需要處理高維度的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含了數(shù)百個(gè)特征，這給分析帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。以下哪種方法最能有效地降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的信息？（）A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和訪問(wèn)，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲(chǔ)解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機(jī)讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)10、數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié)，其目的是去除噪聲和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除可以去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄B.缺失值處理通常采用刪除含有缺失值的記錄或者填充缺失值的方法C.異常值檢測(cè)可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)采集階段進(jìn)行一次，后續(xù)無(wú)需再次處理11、當(dāng)處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行詞干提取和詞形還原操作。假設(shè)我們有一個(gè)文本數(shù)據(jù)集，包含了各種不同形式的單詞。以下關(guān)于詞干提取和詞形還原的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.詞干提取和詞形還原的結(jié)果總是相同的，只是方法略有不同B.詞干提取只是簡(jiǎn)單地去除單詞的后綴，可能會(huì)得到不是完整單詞的結(jié)果；詞形還原會(huì)根據(jù)單詞的語(yǔ)法規(guī)則得到其基本形式C.詞形還原比詞干提取更復(fù)雜，所以在處理大數(shù)據(jù)時(shí)通常只使用詞干提取D.對(duì)于大數(shù)據(jù)處理，詞干提取和詞形還原都不是必要的操作12、當(dāng)處理來(lái)自多個(gè)不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和統(tǒng)一管理，以下哪種方法通常是首選？（）A.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.使用ETL工具C.開(kāi)發(fā)定制的數(shù)據(jù)接口D.直接將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中13、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和優(yōu)化。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心有有限的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，同時(shí)有多個(gè)大數(shù)據(jù)任務(wù)需要運(yùn)行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計(jì)算資源給每個(gè)任務(wù)，確保公平性B.根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)分配資源，優(yōu)先保障重要任務(wù)C.按照任務(wù)的預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)間分配資源，先處理短時(shí)間能完成的任務(wù)D.隨機(jī)分配資源，讓任務(wù)自行競(jìng)爭(zhēng)14、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術(shù)手段。假設(shè)有一個(gè)電商網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買，從而進(jìn)行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關(guān)聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法15、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮方面，有多種壓縮算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行高效的壓縮。以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIP壓縮算法B.LZ77壓縮算法C.游程編碼壓縮算法D.霍夫曼編碼壓縮算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)中的作用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。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Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含用戶購(gòu)物行為數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出購(gòu)買頻率最高的前10種商品，并計(jì)算它們的總銷售額。2、（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。3、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和Dask庫(kù)，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。找出圖像中的特定物體或人物。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Kylin多維分析引擎，對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的電商用戶購(gòu)物車數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，例如按商品類別和用戶年齡分析購(gòu)物車中的商品偏好。5、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Flume數(shù)據(jù)采集工具，采集物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、光照強(qiáng)度等，并將其存儲(chǔ)到HDFS中，然后使用MapReduce進(jìn)行分析，找出環(huán)境參數(shù)的異常值。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本