自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)蘇州市職業(yè)大學(xué)《大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)決策》

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、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒(méi)有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車(chē)輛的位置和狀態(tài)2、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購(gòu)買(mǎi)關(guān)系時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類(lèi)算法D.回歸分析算法3、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要為用戶(hù)推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過(guò)濾的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾比基于物品的協(xié)同過(guò)濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過(guò)濾不需要考慮用戶(hù)和物品的特征信息C.協(xié)同過(guò)濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過(guò)濾只適用于小型數(shù)據(jù)集4、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計(jì)量B.數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價(jià)值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理5、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測(cè)B.基于密度的異常檢測(cè)C.基于聚類(lèi)的異常檢測(cè)D.以上都是6、大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶(hù)的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類(lèi)分析，將客戶(hù)分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型7、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表類(lèi)型通常被使用？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一個(gè)常見(jiàn)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9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和訪問(wèn)，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲(chǔ)解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機(jī)讀寫(xiě)操作，具有很高的讀寫(xiě)性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)10、在大數(shù)據(jù)的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見(jiàn)的算法。假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)需要頻繁訪問(wèn)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(dòng)淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對(duì)于訪問(wèn)模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，但可能會(huì)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11、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價(jià)值）。當(dāng)處理來(lái)自不同來(lái)源、格式各異的數(shù)據(jù)時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)分析，首先需要解決的問(wèn)題是什么？（）A.選擇合適的數(shù)據(jù)分析算法B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和整合C.確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式D.評(píng)估數(shù)據(jù)的價(jià)值和重要性12、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是13、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計(jì)算平臺(tái)D.以上都是14、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機(jī)分區(qū)15、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣關(guān)系在數(shù)據(jù)遷移中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化智能電網(wǎng)的能源調(diào)度。3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)立方體，在大數(shù)據(jù)中的用途是什么？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Kylin多維分析引擎，對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，例如分析不同地區(qū)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為差異。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含旅游景點(diǎn)游客數(shù)量數(shù)據(jù)的文件，分析不同景點(diǎn)在不同節(jié)假日的游客流量變化。3、（本題5分）用Java編寫(xiě)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含電商平臺(tái)退款數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出退款金額最高的10個(gè)訂單，并計(jì)算這些訂單的平均退款金額。4、（本題5分）使用Hive對(duì)一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行文本分類(lèi)，將文本分為不同的類(lèi)別（如新聞、小說(shuō)、論文等）。5、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含移動(dòng)支付交易數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出交易金額最大的5個(gè)地區(qū)，并計(jì)算這些地區(qū)的總