重慶能源職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
重慶能源職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
重慶能源職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
重慶能源職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
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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頁重慶能源職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》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15個小題,每小題2分,共30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)分析方法有很多種,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中,錯誤的是()。A.關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇C.分類分析用于預(yù)測數(shù)據(jù)屬于哪個類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法2、在大數(shù)據(jù)存儲方面,分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲和訪問,考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點,哪一項是不正確的?()A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù),具有高容錯性B.數(shù)據(jù)存儲在多個節(jié)點上,提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機讀寫操作,具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu),NameNode負責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)3、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置,提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面,對網(wǎng)絡(luò)運營的作用有限D(zhuǎn).能夠識別欺詐行為,保障用戶權(quán)益4、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)有兩個數(shù)據(jù)集,分別包含用戶的購買記錄和瀏覽記錄,以下哪種方法可以找出購買行為和瀏覽行為之間的關(guān)聯(lián)?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.回歸分析5、在大數(shù)據(jù)分析項目中,模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個預(yù)測模型,用于預(yù)測股票價格的走勢。以下哪種評估指標最適合衡量該模型的性能?()A.準確率B.召回率C.均方誤差D.F1值6、在進行大數(shù)據(jù)處理時,內(nèi)存計算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢。以下哪項不是Spark的優(yōu)勢?()A.更快的計算速度B.更好的容錯性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用7、假設(shè)要對海量的圖像數(shù)據(jù)進行分類和識別,以下哪種深度學(xué)習(xí)模型通常表現(xiàn)出色?()A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法,哪項說法不準確?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯誤、數(shù)據(jù)更新的不及時等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進行,后續(xù)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標體系有助于衡量和改進數(shù)據(jù)質(zhì)量9、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個組織擁有多個部門,每個部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標準。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進數(shù)據(jù)的共享和一致性?()A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標準B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù),互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)10、在大數(shù)據(jù)的特征工程中,除了手動選擇和提取特征,還可以使用自動特征工程的方法。假設(shè)我們有一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)集,以下哪種自動特征工程的技術(shù)可能適用?()A.自動編碼器B.遺傳算法C.隨機森林D.以上技術(shù)都可能用于自動特征工程11、在大數(shù)據(jù)項目的規(guī)劃階段,需要明確項目的目標和需求。假設(shè)一個金融機構(gòu)計劃開展大數(shù)據(jù)項目以降低風(fēng)險。以下哪個步驟是首先要進行的?()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)險場景和業(yè)務(wù)需求D.制定項目的預(yù)算和時間表12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個關(guān)鍵指標的變化,并在超過閾值時及時發(fā)出警報,以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)?()A.數(shù)據(jù)挖掘B.機器學(xué)習(xí)C.流計算D.數(shù)據(jù)倉庫13、在進行大數(shù)據(jù)可視化時,需要選擇合適的圖表類型來有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)集,展示了不同地區(qū)在一年中每個月的銷售額變化情況。以下哪種可視化方式最適合?()A.餅圖,用于展示各地區(qū)銷售額的占比B.折線圖,清晰呈現(xiàn)銷售額隨時間的變化趨勢C.柱狀圖,對比不同地區(qū)在每個月的銷售額D.散點圖,分析銷售額與其他因素的關(guān)系14、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述,錯誤的是()A.數(shù)據(jù)傾斜會導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時間過長B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過增加節(jié)點數(shù)量來解決數(shù)據(jù)傾斜問題D.對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜15、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,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)庫二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何進行數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系可視化?2、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)血緣的可視化展示,其實現(xiàn)方式有哪些?3、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場分析中的方法。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)有一個包含金融交易數(shù)據(jù)的文件,使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫,計算不同交易品種的風(fēng)險指標(如波動率)。2、(本題5分)用Python編寫一個程序,使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)游戲用戶行為數(shù)據(jù)進行分析,找出用戶流失率最高的時間段和原因。3、(本題5分)利用Python語言和TensorFlow框架,構(gòu)建一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),對大規(guī)模的文本序列進行預(yù)測,例如預(yù)測下一個單詞。4、(本題5分)使用Python語言和Hadoop生態(tài)系統(tǒng),實現(xiàn)一個大規(guī)模數(shù)據(jù)的排序程序。假設(shè)數(shù)據(jù)量達到數(shù)十億行,每行包含一個整數(shù)。要求能夠在分布式環(huán)境中高效地完成排序,并將結(jié)果輸出到指定的文件中。5、(本題5分)使用Python的Pandas庫,分析一個包含電影票房數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出票房收入最高的10個導(dǎo)演,并計算他們的平均

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