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頁衡陽科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)（計(jì)算模型）》

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30個(gè)小題，每小題1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、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的規(guī)劃階段，需要明確項(xiàng)目的目標(biāo)和需求。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃開展大數(shù)據(jù)項(xiàng)目以降低風(fēng)險(xiǎn)。以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的？（）A.確定所需的數(shù)據(jù)類型和來源B.評估現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)是否支持大數(shù)據(jù)處理C.分析潛在的風(fēng)險(xiǎn)場景和業(yè)務(wù)需求D.制定項(xiàng)目的預(yù)算和時(shí)間表2、大數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析和展示中具有重要作用。關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)和挑戰(zhàn)，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的形式呈現(xiàn)給用戶，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和趨勢B.挑戰(zhàn)之一是如何在有限的屏幕空間內(nèi)展示海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)保持信息的清晰和可理解性C.另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何根據(jù)用戶的需求和分析目的，選擇合適的可視化圖表和交互方式D.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性3、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營銷。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營銷中的作用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場趨勢，幫助商家提前準(zhǔn)備庫存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷只能針對新用戶，對老用戶效果不佳D.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁面布局和流程4、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于規(guī)則的檢測，設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的5、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個(gè)候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對數(shù)據(jù)跨境傳輸進(jìn)行了嚴(yán)格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī)，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度7、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對挖掘結(jié)果進(jìn)行評估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持8、大數(shù)據(jù)分析平臺有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析平臺的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)分析平臺可以提供數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等功能B.大數(shù)據(jù)分析平臺可以支持多種數(shù)據(jù)分析算法和工具C.大數(shù)據(jù)分析平臺只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備高可用性和可擴(kuò)展性9、在大數(shù)據(jù)存儲中，當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫更適合？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫10、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)的過程，哪一項(xiàng)描述是不準(zhǔn)確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個(gè)單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進(jìn)行合并和計(jì)數(shù)C.整個(gè)過程需要手動進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動處理節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)傾斜問題11、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值時(shí)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.主成分分析C.異常檢測算法D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化12、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行有效的解釋和溝通。假設(shè)一個(gè)市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，得出了關(guān)于消費(fèi)者行為的一些結(jié)論。以下哪種方式最能幫助非技術(shù)人員理解和接受這些分析結(jié)果？（）A.技術(shù)報(bào)告和數(shù)據(jù)表格B.可視化圖表和簡潔的文字說明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋13、在處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種模型常用于預(yù)測未來值？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型14、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是15、某電商平臺擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、評價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)16、大數(shù)據(jù)的處理往往涉及到多個(gè)階段的工作流。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目包括數(shù)據(jù)采集、清洗、分析和可視化等階段。以下哪種工作流管理工具最能有效地協(xié)調(diào)和監(jiān)控這些階段的執(zhí)行？（）A.ApacheAirflowB.ApacheOozieC.LuigiD.以上工具都可以17、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強(qiáng)城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力18、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個(gè)廣泛使用的開源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點(diǎn)分為主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)，主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴(kuò)展性，可以輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長19、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和主題建模，以下哪種自然語言處理技術(shù)最為關(guān)鍵？（）A.詞法分析B.句法分析C.主題模型D.情感分析20、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B.情感分析C.主題模型D.以上都是21、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22、大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)通常需要具備可擴(kuò)展性、高性能和高可靠性等特點(diǎn)。以下哪種存儲技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲架構(gòu)D.本地磁盤存儲23、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來越嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)企業(yè)處理大量的個(gè)人數(shù)據(jù)，需要確保符合相關(guān)的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)合規(guī)性？（）A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)D.以上措施都需要24、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和流計(jì)算，以下哪種技術(shù)架構(gòu)通常被采用？（）A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.以上都是25、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.無損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比，如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點(diǎn)和對數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理，無需考慮具體情況26、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤27、在大數(shù)據(jù)的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見的算法。假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)需要頻繁訪問大量的數(shù)據(jù)，使用LRU緩存策略。以下關(guān)于LRU緩存的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對于訪問模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實(shí)現(xiàn)相對簡單，但可能會導(dǎo)致某些重要數(shù)據(jù)被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間28、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常涵蓋整個(gè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務(wù)部門或主題B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)粒度較粗，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細(xì)C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉庫D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源相同，沒有區(qū)別29、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲B.具有高可靠性和容錯(cuò)性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動負(fù)載均衡30、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫一個(gè)程序，處理一個(gè)包含航空公司航班預(yù)訂數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出預(yù)訂人數(shù)最多的5條航線，并計(jì)算這些航線的總預(yù)訂人數(shù)。2、（本題5分）給定一個(gè)包含電商商品推薦點(diǎn)擊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，分析推薦算法的效果和改進(jìn)方向。3、（本題5分）利用Python語言和Spark框架，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)包含大量用戶觀影記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行電影類型偏好分析。為用戶推薦符合其偏好的電影。4、（本題5分）利用Python語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建一個(gè)學(xué)術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)分析程序。分析學(xué)者之間的合作關(guān)系，找出合作緊密的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)。5、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個(gè)包含在線游戲玩家充值消費(fèi)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出消費(fèi)金額最高的5個(gè)玩家，并計(jì)算他們