站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€(xiàn)…………第1頁(yè)，共2頁(yè)蘇州經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)》2024-2025學(xué)年第一學(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、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)傾斜會(huì)導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜2、在大數(shù)據(jù)分析中，分類(lèi)算法常用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的類(lèi)別。以下哪種分類(lèi)算法屬于決策樹(shù)算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法3、在大數(shù)據(jù)的聚類(lèi)評(píng)估中，有多種指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類(lèi)結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類(lèi)，以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)估聚類(lèi)的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率4、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值5、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語(yǔ)義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見(jiàn)的挑戰(zhàn)B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的問(wèn)題C.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市來(lái)集中存儲(chǔ)和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新6、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶(hù)更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線(xiàn)圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專(zhuān)業(yè)人員，不適用于普通用戶(hù)D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶(hù)界面和交互性7、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個(gè)推薦系統(tǒng)主要基于用戶(hù)的歷史購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦9、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行10、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)包括分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.對(duì)象存儲(chǔ)適用于存儲(chǔ)大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本11、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)公司需要對(duì)員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)又要保護(hù)員工的隱私。以下哪種技術(shù)可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.同態(tài)加密B.哈希函數(shù)C.數(shù)字簽名D.數(shù)據(jù)脫敏12、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.需要制定詳細(xì)的遷移計(jì)劃，包括遷移的時(shí)間、步驟和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施B.數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性C.可以直接將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)復(fù)制到目標(biāo)系統(tǒng)，無(wú)需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移完成后需要進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)的可用性13、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄和瀏覽記錄，以下哪種方法可以找出購(gòu)買(mǎi)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(lèi)分析C.分類(lèi)算法D.回歸分析14、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見(jiàn)的方式。當(dāng)需要實(shí)時(shí)處理不斷生成的數(shù)據(jù)流，例如實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，應(yīng)該選擇哪種處理方式？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.以上都不對(duì)15、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)用效果并不顯著二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在人力資源規(guī)劃中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何提升物流服務(wù)質(zhì)量。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣關(guān)系在數(shù)據(jù)遷移項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）有一個(gè)包含氣象數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，計(jì)算過(guò)去一個(gè)月內(nèi)每天的平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫，并找出氣溫異常的日期。2、（本題5分）利用Hadoop的資源隔離機(jī)制，為不同類(lèi)型的任務(wù)（如計(jì)算密集型、I/O密集型）分配獨(dú)立的資源，提高集群的整體性能。3、（本題5分）用Python語(yǔ)言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)緩存用戶(hù)的個(gè)性化設(shè)置和偏好。當(dāng)用戶(hù)再次登錄時(shí)，直接加載緩存的設(shè)置，提供個(gè)性化服務(wù)。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含酒店客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查數(shù)據(jù)的文件，分析影響客戶(hù)滿(mǎn)意度的關(guān)鍵因素。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的文本數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞在一段時(shí)間內(nèi)的出現(xiàn)頻率，并實(shí)時(shí)更新結(jié)果。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、