學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)許昌職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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)分析中的異常檢測(cè)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(cè)異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)，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(kāi)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2、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(kāi)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(lái)源B.評(píng)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(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求D.制定項(xiàng)目的預(yù)算和時(shí)間表3、假設(shè)要對(duì)大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性，以下哪種方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計(jì)算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)？（）A.隊(duì)列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹(shù)5、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量和傳輸帶寬，以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份6、在大數(shù)據(jù)的處理中，數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起的過(guò)程。假設(shè)要將來(lái)自不同傳感器的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更全面和準(zhǔn)確的環(huán)境狀況評(píng)估。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法最適合這種情況？（）A.基于特征的融合B.基于決策的融合C.基于模型的融合D.以上方法結(jié)合使用7、假設(shè)要對(duì)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(yǔ)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8、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持大規(guī)模鍵值對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)通常被使用？（）A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來(lái)推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析10、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(cè)未來(lái)值？（）A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型11、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12、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)在線視頻平臺(tái)需要為用戶推薦個(gè)性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過(guò)濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹(shù)13、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖14、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計(jì)算框架來(lái)提高效率。假設(shè)有一個(gè)需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計(jì)算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm15、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見(jiàn)的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.回歸分析可以用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡(jiǎn)單的形式C.回歸分析只能處理兩個(gè)變量之間的關(guān)系，不能處理多個(gè)變量D.可以通過(guò)評(píng)估回歸模型的擬合優(yōu)度來(lái)判斷其準(zhǔn)確性16、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個(gè)性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著17、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析土壤、氣候和作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)化種植方案B.有助于預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格，指導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)C.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受到農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落后的限制D.由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和不確定性，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用前景不樂(lè)觀18、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過(guò)分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析19、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(guò)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(duì)B.Reduce階段對(duì)相同單詞的鍵值對(duì)進(jìn)行合并和計(jì)數(shù)C.整個(gè)過(guò)程需要手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題20、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種。以下關(guān)于協(xié)同過(guò)濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.協(xié)同過(guò)濾推薦算法依賴用戶的行為數(shù)據(jù)，基于內(nèi)容的推薦算法依賴物品的特征B.協(xié)同過(guò)濾推薦算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響，基于內(nèi)容的推薦算法則相對(duì)較少C.基于內(nèi)容的推薦算法能夠?yàn)樾掠脩籼峁┯行У耐扑]，協(xié)同過(guò)濾推薦算法對(duì)新用戶存在冷啟動(dòng)問(wèn)題D.協(xié)同過(guò)濾推薦算法的推薦結(jié)果多樣性通常比基于內(nèi)容的推薦算法好二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋Storm框架在流處理中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述Spark相對(duì)于Hadoop的優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何支持電信業(yè)務(wù)創(chuàng)新。4、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，其在大數(shù)據(jù)中的流程是怎樣的？5、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇原則。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)一個(gè)在線游戲的玩家行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，改進(jìn)游戲玩法和用戶體驗(yàn)。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在考研培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用，如考研趨勢(shì)預(yù)測(cè)、學(xué)員報(bào)考指導(dǎo)，以及培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)力分析。3、（本題5分）對(duì)一家電商企業(yè)的客戶投訴數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，改進(jìn)售后服務(wù)質(zhì)量。4、（本題5分）根據(jù)某電商平臺(tái)的移動(dòng)端和PC端用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化平臺(tái)界面和功能。5、（本題5分）分析某電商平臺(tái)的商品物流跟蹤數(shù)據(jù)，提升物流服務(wù)體驗(yàn)。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）用Python語(yǔ)言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)