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《大數據開發(fā)技術》2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、大數據的分析結果需要以有效的方式呈現給決策者。假設一個大數據分析項目得出了關于市場競爭態(tài)勢的結論。以下哪種報告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策？（）A.詳細的技術報告B.簡潔的摘要報告C.交互式的可視化儀表盤D.以上形式結合使用2、在大數據分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關于線性回歸和邏輯回歸的比較，哪一項是不正確的？（）A.線性回歸用于預測連續(xù)值，邏輯回歸用于預測分類值B.線性回歸的輸出范圍是實數域，邏輯回歸的輸出范圍是[0,1]C.線性回歸的模型復雜度通常比邏輯回歸高D.邏輯回歸可以通過設定閾值將輸出轉換為分類結果3、在大數據的推薦系統中，除了協同過濾和基于內容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設一個電商平臺需要提供個性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學習模型D.以上算法都可能適用4、在大數據項目中，數據遷移是一個常見的任務。假設要將大量數據從一個舊的存儲系統遷移到新的存儲系統，以下哪種策略可能不太可行？（）A.一次性全部遷移B.分批次逐步遷移C.先遷移近期使用的數據，再遷移歷史數據D.隨機選擇部分數據進行遷移5、某電商平臺擁有龐大的用戶行為數據，包括瀏覽記錄、購買記錄、評價記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進行精準的商品推薦，需要對這些數據進行深入的分析。在這個過程中，以下哪項技術不是必需的？（）A.數據清洗和預處理B.關聯規(guī)則挖掘C.分布式文件系統D.傳統的關系型數據庫管理系統6、假設要對大量的視頻數據進行分析，例如行為識別，以下哪種技術或框架可能會被使用？（）A.計算機視覺技術B.深度學習框架C.視頻處理庫D.以上都是7、在大數據存儲中，為了支持海量小文件的存儲和訪問，以下哪種文件系統通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是8、在大數據分析中，數據清洗是一個關鍵的步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在一些缺失值和錯誤數據。以下關于數據清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數據的完整性B.對于錯誤數據，通過手動檢查和修正來確保數據的準確性C.利用統計方法填充缺失值，并使用機器學習算法檢測和糾正錯誤數據D.忽略所有的缺失值和錯誤數據，直接進行后續(xù)的分析9、大數據中的數據血緣追蹤可以幫助理解數據的來龍去脈。以下關于數據血緣追蹤工具和技術，哪項說法不準確？（）A.一些商業(yè)的大數據管理平臺提供了內置的數據血緣追蹤功能B.可以通過自定義腳本和數據庫元數據來實現數據血緣的追蹤C.數據血緣追蹤技術能夠自動發(fā)現和記錄數據處理過程中的所有變化D.數據血緣追蹤只適用于關系型數據庫，對非關系型數據庫不適用10、大數據分析中的機器學習算法能夠幫助發(fā)現數據中的隱藏模式和規(guī)律。以下關于機器學習在大數據中的應用，哪項描述不準確？（）A.可以使用監(jiān)督學習算法進行分類和預測，如預測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學習算法可用于數據聚類、異常檢測等任務C.強化學習在大數據分析中的應用較少，因為其對數據量和計算資源要求過高D.深度學習算法，如卷積神經網絡，在圖像、語音等大數據處理中表現出色11、在大數據處理中，常常需要對海量數據進行快速的排序和檢索。假設有一個包含數億條用戶交易記錄的數據集，每條記錄包含交易時間、交易金額、交易地點等信息?，F在需要快速找出在特定時間段內交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術或算法最適合解決這個問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹12、當對大數據進行特征工程時，為了提取有意義的特征，以下哪種方法通常被采用？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征構建D.以上都是13、在大數據分析中，為了發(fā)現數據中的異常模式和離群點，以下哪種方法經常被使用？（）A.聚類分析B.異常檢測C.關聯規(guī)則挖掘D.分類算法14、在大數據處理中，為了處理海量的日志數據，以下哪種工具或技術經常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是15、在大數據項目中，數據質量評估至關重要。假設我們有一個電商網站的用戶行為數據集，包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項不是數據質量評估的關鍵指標？（）A.數據的準確性，即數據是否真實反映用戶行為B.數據的一致性，不同來源的數據是否相互匹配C.數據的時效性，數據產生和收集的時間間隔D.數據的美觀性，數據在展示時的視覺效果二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明大數據在旅游需求預測中的作用。2、（本題5分）解釋MapReduce如何處理大規(guī)模數據。3、（本題5分）簡述大數據在旅游行業(yè)的影響。4、（本題5分）什么是數據治理，在大數據中的重要性體現在哪里？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫，對一個大規(guī)模的語音數據集進行深度學習模型訓練，實現語音識別任務。2、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，對一個包含圖像數據的大數據集進行深度學習模型訓練，實現圖像分類任務。3、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序對一個包含文本數據的大規(guī)模數據集進行詞頻統計，找出出現頻率最高的前10個單詞。4、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個包含電影演員票房號召力數據的大規(guī)模數據集。找出票房號召力最強的10個演員，并計算他們的平均票房號召力。5、（本題5分）利用Python的數據分析庫，讀取一個包含股票價格歷史數據的文件，計算某只股票在過去一年中的最高價格、最低價格以及價格波動的標準差。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）根據某城市的智能交通攝像頭數據，優(yōu)化交通信號燈設置。