榆林學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與運(yùn)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁榆林學(xué)院

《大數(shù)據(jù)分析與運(yùn)用》2023-2024學(xué)年第一學(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、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中,錯誤的是()。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個小塊,分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理,不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計算框架,如MapReduce、Spark等2、假設(shè)要對大量的文本數(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3、在大數(shù)據(jù)分析項目中,以下哪個階段通常需要花費(fèi)最多的時間和精力?()A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評估4、大數(shù)據(jù)的價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。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù),想要預(yù)測客戶的信用風(fēng)險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效?()A.描述性統(tǒng)計分析,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.聚類分析,將客戶分為不同的風(fēng)險類別D.回歸分析,建立信用風(fēng)險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型5、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測分析方法的描述,哪一項是不正確的?()A.時間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來預(yù)測未來的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時表現(xiàn)出色,但解釋性較差D.預(yù)測分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的,可以完全依賴其進(jìn)行決策6、對于一個需要實時處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景,例如實時監(jiān)控交通流量,以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合?()A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫7、在大數(shù)據(jù)存儲中,當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時,以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢?()A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫8、在大數(shù)據(jù)分析中,以下哪種可視化工具常用于展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢?()A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.雷達(dá)圖9、在電商領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營銷。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營銷中的作用,哪一個是不準(zhǔn)確的?()A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場趨勢,幫助商家提前準(zhǔn)備庫存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷只能針對新用戶,對老用戶效果不佳D.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù),優(yōu)化網(wǎng)站的頁面布局和流程10、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集,以下哪種壓縮算法可能最適合?()A.GZIPB.BZIP2C.RLE(Run-LengthEncoding)D.LZ7711、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個數(shù)據(jù)分析項目涉及多個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟,需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系?()A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用12、大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用不斷涌現(xiàn),以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析市場數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確的信用評估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風(fēng)險防控能力13、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述,錯誤的是()A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量,提高分析的復(fù)雜性14、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時,為了處理重復(fù)數(shù)據(jù),以下哪種方法通常被使用?()A.去重操作B.合并操作C.分組操作D.排序操作15、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法通常適用于文本數(shù)據(jù)?()A.LZ77B.RLEC.Huffman編碼D.以上都適用二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)大數(shù)據(jù)對考古研究的幫助有哪些?2、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)生命周期管理,在大數(shù)據(jù)中的重要性如何?3、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化供應(yīng)鏈庫存管理。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用Python語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建一個社交網(wǎng)絡(luò)分析程序。對用戶之間的關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出影響力最大的用戶和緊密的社交圈子。2、(本題5分)使用SparkStreaming,對一個實時的文本數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析,統(tǒng)計每個單詞在一段時間內(nèi)的出現(xiàn)頻率,并實時更新結(jié)果。3、(本題5分)運(yùn)用Java語言和Presto分布式查詢引擎,對存儲在多個數(shù)據(jù)源(如Hive、DB2等)中的銷售數(shù)據(jù)分析不同產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售趨勢。4、(本題5分)給定一個包含電商商品庫存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,使用優(yōu)化算法確定最佳的庫存管理策略,以降低庫存成本和避免缺貨。5、(本題5分)利用Kafka,構(gòu)建一個分布式的日志收集和分析系統(tǒng),將多個服務(wù)器的日志數(shù)據(jù)集中處理,提取關(guān)鍵信息并生成報表。四、綜合分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)探

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