站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)吉首大學(xué)張家界學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算》

2022-2023學(xué)年第一學(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2分，共30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、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題日益凸顯。以下關(guān)于影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的錯(cuò)誤B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的不合理C.數(shù)據(jù)分析算法的復(fù)雜性D.數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的丟失或損壞2、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，除了購(gòu)物籃分析，還可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？（）A.醫(yī)療診斷B.網(wǎng)絡(luò)安全C.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)D.以上領(lǐng)域都可以應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘3、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度，以下哪種技術(shù)較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗4、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng)，存儲(chǔ)了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer5、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一種常見(jiàn)的策略。假設(shè)一個(gè)電商交易大數(shù)據(jù)集，按照交易時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)。以下哪種分區(qū)方式最能提高數(shù)據(jù)查詢的效率，特別是針對(duì)特定時(shí)間段的交易查詢？（）A.按年分區(qū)B.按月分區(qū)C.按日分區(qū)D.按小時(shí)分區(qū)6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)復(fù)制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取7、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）8、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，迭代計(jì)算和交互式查詢C.Hadoop的計(jì)算速度通常比Spark快，尤其對(duì)于小數(shù)據(jù)量的計(jì)算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景需要快速存儲(chǔ)和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)）B.Cassandra（分布式寬列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫(kù)）D.Alloftheabove（以上皆是）10、在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集是第一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集方法的敘述，不正確的是（）A.系統(tǒng)日志采集是通過(guò)對(duì)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的日志進(jìn)行收集和分析B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)可以從互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量的數(shù)據(jù)C.傳感器數(shù)據(jù)采集主要用于獲取物理世界中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)D.手工錄入是最常用且高效的數(shù)據(jù)采集方式，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可視化對(duì)于理解和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。假設(shè)要展示一個(gè)城市在一年中不同區(qū)域的交通流量變化情況，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這種時(shí)空數(shù)據(jù)的模式和趨勢(shì)？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖12、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(zhuān)家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用13、對(duì)于一個(gè)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(shí)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14、對(duì)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(guò)濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對(duì)某個(gè)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(lèi)B.情感分析C.主題模型D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何支持電信業(yè)務(wù)創(chuàng)新。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在水上運(yùn)輸安全管理中的應(yīng)用。3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在汽車(chē)行業(yè)的研發(fā)和生產(chǎn)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）利用Python語(yǔ)言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)知識(shí)圖譜分析程序。對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)之間的引用關(guān)系進(jìn)行分析，找出核心研究領(lǐng)域和重要的學(xué)術(shù)成果。2、（本題5分）利用Java語(yǔ)言和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和管理大量的音樂(lè)專(zhuān)輯數(shù)據(jù)，包括專(zhuān)輯名稱、歌手、發(fā)行時(shí)間、歌曲列表等，并能夠根據(jù)歌手和發(fā)行時(shí)間進(jìn)行查詢和排序。3、（本題5分）用Python語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)程序，對(duì)存儲(chǔ)在HBase中的海量地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。找出數(shù)據(jù)中的密集區(qū)域，為城市規(guī)劃或商業(yè)決策提供支持。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含在線視頻播放數(shù)據(jù)的文件，分析不同類(lèi)型視頻的播放時(shí)長(zhǎng)和用戶留存率。5、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)和查詢實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括道路名稱、時(shí)間、車(chē)流量等，要求能夠快速查詢特定道路在特定時(shí)間段的交通狀況。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，共30