集美大學(xué)誠(chéng)毅學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)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)集美大學(xué)誠(chéng)毅學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(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)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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)環(huán)境中,數(shù)據(jù)集成涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題,哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語(yǔ)義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突2、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?()A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用3、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題時(shí),支持向量機(jī)(SVM)是一種有效的算法。以下關(guān)于SVM的描述,錯(cuò)誤的是?()A.它可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)B.它對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度很快C.它通過(guò)尋找最優(yōu)超平面來(lái)進(jìn)行分類D.它的性能受核函數(shù)的選擇影響4、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊,分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理,不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架,如MapReduce、Spark等5、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素,哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價(jià)格,越貴越好6、在大數(shù)據(jù)處理中,常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ),以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好?()A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove(以上皆是)7、當(dāng)處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù),例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖,以下哪種技術(shù)或框架通常被用于圖的存儲(chǔ)和分析?()A.Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)B.HBase列式數(shù)據(jù)庫(kù)C.MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)8、在大數(shù)據(jù)的分析中,數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果?()A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用9、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10、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。假設(shè)我們有一個(gè)超市銷售數(shù)據(jù)集,需要挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以下關(guān)于Apriori算法的特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行挖掘B.計(jì)算復(fù)雜度較高,不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.能夠發(fā)現(xiàn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,但可能會(huì)忽略一些弱關(guān)聯(lián)規(guī)則D.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值不敏感11、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式多種多樣,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn),哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確?()A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型,能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.通常不支持事務(wù)處理,數(shù)據(jù)一致性要求相對(duì)較低C.適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對(duì)于復(fù)雜查詢的處理能力較強(qiáng)D.具有良好的可擴(kuò)展性,能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)12、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景中,智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過(guò)分析交通大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化城市的交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助?()A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車輛的品牌和型號(hào)D.道路的建設(shè)年份13、在大數(shù)據(jù)的情感分析中,除了文本內(nèi)容,還可以考慮哪些因素來(lái)提高分析的準(zhǔn)確性?()A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長(zhǎng)度D.以上因素都可能對(duì)提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助14、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù),哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確?()A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過(guò)自定義腳本和數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不適用15、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16、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中,副本機(jī)制是保證數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。假設(shè)一個(gè)分布式文件系統(tǒng)中有一個(gè)數(shù)據(jù)塊,系統(tǒng)設(shè)置了三個(gè)副本。當(dāng)其中一個(gè)副本所在的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí),以下哪種處理方式是正確的?()A.立即從其他副本中恢復(fù)故障副本B.等待故障節(jié)點(diǎn)修復(fù)后再恢復(fù)副本C.刪除故障副本,不再進(jìn)行恢復(fù)D.降低副本數(shù)量,以節(jié)省存儲(chǔ)空間17、大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于能源需求預(yù)測(cè)和能源管理,提高能源利用效率和節(jié)約能源B.大數(shù)據(jù)可以用于能源生產(chǎn)的優(yōu)化和調(diào)度,提高能源生產(chǎn)的效率和可靠性C.大數(shù)據(jù)可以用于能源市場(chǎng)的分析和預(yù)測(cè),提高能源市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力和穩(wěn)定性D.大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)能源企業(yè),不能應(yīng)用于新能源企業(yè)18、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)非常重要,以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要考慮用戶的需求和認(rèn)知能力B.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)可以使用多種圖表和圖形,如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)只需要注重美觀性,不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可讀性D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)19、在大數(shù)據(jù)處理中,為了提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率,以下哪種硬件配置通常是重要的?()A.多核CPUB.大容量?jī)?nèi)存C.高速磁盤D.以上都是20、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)?()A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)清洗,為什么它在大數(shù)據(jù)處理中很重要?2、(本題5分)大數(shù)據(jù)如何影響教育行業(yè)?3、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在玻璃行業(yè)的應(yīng)用,如玻璃制品工藝改進(jìn)、市場(chǎng)銷售預(yù)測(cè),以及節(jié)能減排數(shù)據(jù)的分析。2、(本題5分)對(duì)一家快遞公司的客戶投訴分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,針對(duì)性解決問(wèn)題。3、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在新聞媒體行業(yè)的應(yīng)用,如新聞推薦、輿情分析,以及新聞?wù)鎸?shí)性的保障。4、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在健身行業(yè)的應(yīng)用,如健身課程推薦、會(huì)員運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè),以及健身場(chǎng)館的運(yùn)營(yíng)管理。

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