學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁馬鞍山師范高等?？茖W(xué)校

《大數(shù)據(jù)實踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于風(fēng)險評估和信用評級，提高金融機構(gòu)的風(fēng)險管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于金融市場預(yù)測和投資決策，提高金融機構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于金融監(jiān)管，加強金融市場的監(jiān)管力度D.大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融2、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估至關(guān)重要。假設(shè)我們有一個電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)集，包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的關(guān)鍵指標？（）A.數(shù)據(jù)的準確性，即數(shù)據(jù)是否真實反映用戶行為B.數(shù)據(jù)的一致性，不同來源的數(shù)據(jù)是否相互匹配C.數(shù)據(jù)的時效性，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性，數(shù)據(jù)在展示時的視覺效果3、在大數(shù)據(jù)分析中，分類算法常用于預(yù)測數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法4、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)5、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達信息。假設(shè)我們要展示一個地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度6、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源、處理過程和流向，有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和演變B.通過數(shù)據(jù)血緣，可以快速定位數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源，便于進行問題排查和修復(fù)C.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)處理流程中重要，對于實時數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)意義不大D.建立和維護數(shù)據(jù)血緣關(guān)系需要在數(shù)據(jù)處理的各個環(huán)節(jié)進行記錄和跟蹤7、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個電商平臺需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法，哪一項是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集8、在大數(shù)據(jù)的異常檢測中，基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點。假設(shè)我們有一個二維的數(shù)據(jù)空間，以下哪種基于密度的異常檢測算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法9、在大數(shù)據(jù)的時間序列分析中，季節(jié)性是一個常見的特征。假設(shè)我們有一個銷售數(shù)據(jù)的時間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸10、流處理技術(shù)在實時大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項是不正確的？（）A.流處理適用于實時性要求高的場景，能快速處理不斷流入的數(shù)據(jù)B.批處理則更適合處理大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，對處理時間的要求相對較低C.流處理系統(tǒng)通常具有較低的延遲，而批處理系統(tǒng)的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個大數(shù)據(jù)處理框架中同時使用，必須二選一11、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理各有特點。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項是不正確的？（）A.流處理適用于實時數(shù)據(jù)處理，批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對數(shù)據(jù)的時效性要求高，批處理對數(shù)據(jù)的準確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對大量數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的分析和計算，流處理則相對較難12、在大數(shù)據(jù)存儲方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，具有一些獨特的優(yōu)勢。以下哪項不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要特點？（）A.支持復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.良好的可擴展性D.高并發(fā)讀寫性能13、在進行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。假設(shè)一個圖像識別的大數(shù)據(jù)項目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動提取特征D.基于人工標注的特征提取14、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。以下哪種評估指標最能準確地反映模型的性能？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.以上指標結(jié)合使用15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場景。如果一個企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場分析中的方法。2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)的定義和主要特征。3、（本題5分）解釋異常檢測在大數(shù)據(jù)中的重要性。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進智慧城市的建設(shè)？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Spark的MLlib，對一個包含商品銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行時間序列預(yù)測，預(yù)測未來一段時間內(nèi)的商品銷售趨勢。2、（本題5分）運用Java語言和Kylin多維分析引擎，構(gòu)建一個數(shù)據(jù)立方體，對一個包含用戶信用評級數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行多維分析。能夠快速回答諸如“不同職業(yè)用戶的信用評級分布”等問題。3、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含電商銷售數(shù)據(jù)的文件，分析不同商品類別在不同地區(qū)的銷售情況，繪制相應(yīng)的可視化圖表。4、（本題5分）運用Java語言和Solr搜索服務(wù)器，開發(fā)一個系統(tǒng)來搜索和索引大量的圖書信息。包括書名、作者、出版社、簡介等字段，要求能夠快速準確地返回搜索結(jié)果。5、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)一個程序來存儲和查詢大量的在線教育課程學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)，包括學(xué)生ID、課程ID、學(xué)習(xí)時長、考試成績等，并能夠生成學(xué)生的學(xué)習(xí)進度報告。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)在體育行業(yè)的應(yīng)用，如運動員表現(xiàn)評估、賽事預(yù)