淮北師范大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)概論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁淮北師范大學(xué)

《大數(shù)據(jù)技術(shù)概論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號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、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，產(chǎn)生了大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)因素對于保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性最為關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理2、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是3、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對一個(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4、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告依賴多個(gè)數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和處理過程，便于問題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)有用，正常情況下無需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護(hù)，對數(shù)據(jù)分析沒有實(shí)際幫助5、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis6、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理8、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個(gè)電商平臺需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購買行為，以便及時(shí)調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實(shí)時(shí)分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法9、在大數(shù)據(jù)的采集過程中，數(shù)據(jù)的來源多種多樣。假設(shè)要收集一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)源最能提供全面和準(zhǔn)確的信息？（）A.道路攝像頭B.車載導(dǎo)航設(shè)備C.移動(dòng)手機(jī)信號D.以上數(shù)據(jù)源結(jié)合使用10、對于一個(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11、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分時(shí)，以下哪種方法可以自動(dòng)確定細(xì)分的類別數(shù)量？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.以上都不行12、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲中，一致性哈希算法常用于數(shù)據(jù)的分布和負(fù)載均衡。假設(shè)一個(gè)分布式系統(tǒng)中有多個(gè)存儲節(jié)點(diǎn)，以下關(guān)于一致性哈希算法的優(yōu)點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.當(dāng)節(jié)點(diǎn)增加或減少時(shí)，數(shù)據(jù)遷移量較小B.能夠均勻地分布數(shù)據(jù)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)C.不需要考慮節(jié)點(diǎn)的性能差異D.具有較好的容錯(cuò)性13、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等。假設(shè)我們有多個(gè)來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要整合分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是刪除重復(fù)和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，對缺失值可以忽略B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據(jù)集成時(shí)，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)必須完全一致才能進(jìn)行整合D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對最終的分析結(jié)果影響不大，可以簡單處理14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。以下關(guān)于特征工程的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征B.特征工程可以提高數(shù)據(jù)分析模型的準(zhǔn)確性C.特征工程只適用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法D.特征選擇和特征構(gòu)建是特征工程的重要步驟15、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法16、在大數(shù)據(jù)存儲中，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用場景需要快速存儲和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）B.Cassandra（分布式寬列存儲數(shù)據(jù)庫）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫）D.Alloftheabove（以上皆是）17、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉庫D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理19、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)時(shí)，例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù)，需要特殊的處理方法。假設(shè)要分析一個(gè)地區(qū)多年的氣溫變化趨勢。以下哪種技術(shù)最適合處理這種時(shí)空數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.空間索引B.時(shí)間序列分析C.地理信息系統(tǒng)（GIS）D.以上技術(shù)結(jié)合使用20、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(cuò)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)證二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在殘疾人康復(fù)服務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用。3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)生命周期管理，在大數(shù)據(jù)中的重要性如何？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究某在線教育平臺的學(xué)生作業(yè)完成質(zhì)量數(shù)據(jù)，改進(jìn)教學(xué)方法。2、（本題5分）研究某在線音樂平臺的用戶播放數(shù)據(jù)，推薦個(gè)性化的音樂歌單。3、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在電力行業(yè)的應(yīng)用，如負(fù)荷預(yù)測、電力設(shè)備監(jiān)測，以及智能電表數(shù)據(jù)的利用。4、（本題5分）分析某在線教育平臺的教師資源數(shù)據(jù)，合理分配教師資源。5、（本題5分）分析某社交媒體平臺的廣告投放數(shù)據(jù)，提高廣告投放效