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頁黑龍江工業(yè)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)》2024-2025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30個(gè)小題，每小題1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)存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點(diǎn)。如果主要進(jìn)行頻繁的列查詢操作，以下哪種存儲方式更合適？（）A.列式存儲B.行式存儲C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小2、在大數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要對一個(gè)高維數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，以下哪種技術(shù)可以幫助降低維度并展示數(shù)據(jù)的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨(dú)立成分分析D.以上都是3、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，以下哪種硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量內(nèi)存C.高速磁盤D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)的存儲中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一種常見的策略。假設(shè)一個(gè)電商交易大數(shù)據(jù)集，按照交易時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲。以下哪種分區(qū)方式最能提高數(shù)據(jù)查詢的效率，特別是針對特定時(shí)間段的交易查詢？（）A.按年分區(qū)B.按月分區(qū)C.按日分區(qū)D.按小時(shí)分區(qū)5、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景中，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過分析交通大數(shù)據(jù)來優(yōu)化城市的交通信號燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車輛的品牌和型號D.道路的建設(shè)年份6、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和窗口操作。假設(shè)要對一個(gè)實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，計(jì)算每分鐘的平均交易價(jià)格。以下哪種窗口操作最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.滑動(dòng)窗口B.滾動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.以上窗口都不適合7、數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié)，其目的是去除噪聲和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除可以去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄B.缺失值處理通常采用刪除含有缺失值的記錄或者填充缺失值的方法C.異常值檢測可以通過統(tǒng)計(jì)方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)采集階段進(jìn)行一次，后續(xù)無需再次處理8、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(gè)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(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲在多個(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)讀寫操作，具有很高的讀寫性能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)9、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)了性能瓶頸，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)讀取速度慢。以下哪種優(yōu)化措施最有可能解決這個(gè)問題？（）A.增加內(nèi)存B.優(yōu)化磁盤I/OC.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬D.升級CPU10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場景。如果一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用11、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個(gè)性化推薦，提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺的營銷和推廣，提高品牌知名度和市場份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺，不適用于中小電商企業(yè)12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和應(yīng)用，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋和應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行B.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行決策和行動(dòng)C.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用只需要數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用需要不斷地進(jìn)行評估和調(diào)整13、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是14、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的圖數(shù)據(jù)時(shí)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，需要特殊的算法和技術(shù)。假設(shè)要找出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.深度優(yōu)先搜索算法B.廣度優(yōu)先搜索算法C.PageRank算法D.最短路徑算法15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁有大量患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，需要在保證數(shù)據(jù)安全的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和共享。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全共享和訪問控制？（）A.數(shù)字證書B.身份驗(yàn)證和授權(quán)C.數(shù)據(jù)加密和脫敏D.Alloftheabove（以上皆是）16、在大數(shù)據(jù)存儲方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。假設(shè)有一個(gè)需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，同時(shí)對數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）17、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段通常需要花費(fèi)最多的時(shí)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18、大數(shù)據(jù)的處理往往需要消耗大量的計(jì)算資源。假設(shè)要對一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。以下哪種方式最能有效地降低計(jì)算成本，同時(shí)保證模型的訓(xùn)練效果？（）A.使用云計(jì)算平臺B.優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)C.采用分布式并行計(jì)算D.減少數(shù)據(jù)量19、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性，常常采用冗余存儲。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了多個(gè)副本，當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí)，以下哪種恢復(fù)方式最快速？（）A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計(jì)算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動(dòng)修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同20、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.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病的爆發(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21、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲量和傳輸帶寬，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22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和流計(jì)算，以下哪種技術(shù)架構(gòu)通常被采用？（）A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.以上都是23、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是24、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。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(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.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類別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25、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景26、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(cuò)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(gè)類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法27、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域，沒有相互交叉和融合的部分28、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，內(nèi)存計(jì)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(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢？（）A.更快的計(jì)算速度B.更好的容錯(cuò)性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用29、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展和靈活的數(shù)據(jù)模型，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型通常被選擇？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫30、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設(shè)一個(gè)在線購物平臺要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個(gè)包含在線購物平臺商品評價(jià)關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出出現(xiàn)頻率最高的10個(gè)關(guān)鍵詞，并計(jì)算它們的總出現(xiàn)次數(shù)。2、（本題5分）使用Python的NumPy庫和Pandas庫，對一個(gè)大規(guī)模的科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和分析，提取有價(jià)值的信息。3、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個(gè)包含電影制作成本和票房收入數(shù)據(jù)的文件，分析電影的投資回報(bào)率和市場表現(xiàn)。4、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個(gè)包含電影票房數(shù)據(jù)的文件，分析票房收入與電影類型、演員陣容等因素的關(guān)系。5、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的音頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行音頻特征提取。三、簡