自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁上海工藝美術(shù)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)》

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、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖2、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的技術(shù)來確保數(shù)據(jù)的及時(shí)處理和分析。假設(shè)有一個(gè)金融交易系統(tǒng)，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析每一筆交易數(shù)據(jù)，以檢測(cè)異常交易行為。以下哪種技術(shù)最適合處理這種實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop3、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4、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用只適用于大型企業(yè)，對(duì)中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測(cè)設(shè)備故障，降低維護(hù)成本5、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于線性回歸和邏輯回歸的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于預(yù)測(cè)分類值B.線性回歸的輸出范圍是實(shí)數(shù)域，邏輯回歸的輸出范圍是[0,1]C.線性回歸的模型復(fù)雜度通常比邏輯回歸高D.邏輯回歸可以通過設(shè)定閾值將輸出轉(zhuǎn)換為分類結(jié)果6、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）7、對(duì)于一個(gè)包含大量地理位置信息的大數(shù)據(jù)集，要進(jìn)行空間查詢和分析，以下哪種數(shù)據(jù)庫或技術(shù)更適合？（）A.空間數(shù)據(jù)庫B.文檔數(shù)據(jù)庫C.關(guān)系數(shù)據(jù)庫D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫8、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，以下哪種算法經(jīng)常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是9、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要使用分布式計(jì)算框架來提高計(jì)算效率。假設(shè)有一個(gè)計(jì)算任務(wù)需要對(duì)數(shù)十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，以下哪種分布式計(jì)算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)具有優(yōu)勢(shì)？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）10、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11、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(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)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12、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲(chǔ)容量的方案。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性13、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)舊的存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到新的存儲(chǔ)系統(tǒng)，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(shù)據(jù)，再遷移歷史數(shù)據(jù)D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行遷移14、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級(jí)，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量重復(fù)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法可能效果最好？（）A.哈夫曼編碼，根據(jù)字符出現(xiàn)頻率進(jìn)行編碼B.LZ77算法，利用數(shù)據(jù)的重復(fù)模式進(jìn)行壓縮C.行程編碼，對(duì)連續(xù)重復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)特征二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)教育資源的公平分配？2、（本題5分）解釋異常檢測(cè)在大數(shù)據(jù)中的重要性。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、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python編寫一個(gè)程序，從給定的大量文本數(shù)據(jù)中提取出所有的人名，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)人名出現(xiàn)的次數(shù)。假設(shè)文本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)文本文件中，每行是一段文本。2、（本題5分）使用MapReduce，對(duì)一個(gè)包含用戶地理位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行區(qū)域劃分，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的用戶數(shù)量和活動(dòng)頻率。3、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含旅游預(yù)訂取消數(shù)據(jù)的文件，分析取消預(yù)訂的原因和影響因素。4、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含文本數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，找出出現(xiàn)頻率最高的前10個(gè)單詞。5、（本題5分）使用Java語言和Elasticsearch搜索引擎，開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來快速搜索和檢索大量的法律案例庫。要求能夠根據(jù)案件類型、當(dāng)事人信息準(zhǔn)確返回相關(guān)案例。四