西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理》2025-2026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、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng),以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分?()A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是2、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Hadoop是一個(gè)廣泛使用的開(kāi)源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述,不正確的是()A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線(xiàn)數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點(diǎn)分為主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn),主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴(kuò)展性,可以輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)3、在大數(shù)據(jù)可視化中,當(dāng)需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢(shì)時(shí),以下哪種圖表類(lèi)型通常最為有效?()A.柱狀圖B.折線(xiàn)圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖4、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5、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面,有多種選擇,如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等。假設(shè)有一個(gè)需要頻繁更新和查詢(xún)的數(shù)據(jù)集合,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下,以下哪種存儲(chǔ)方案可能不太合適?()A.HBase(一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù))B.MongoDB(一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù))C.MySQL(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))D.HDFS(分布式文件系統(tǒng))6、在大數(shù)據(jù)治理中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)跨國(guó)企業(yè)在不同地區(qū)有多個(gè)分支機(jī)構(gòu),數(shù)據(jù)格式和定義存在差異。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的描述,正確的是:()A.為每個(gè)地區(qū)制定獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),以適應(yīng)本地需求B.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),強(qiáng)制所有分支機(jī)構(gòu)遵循C.參考行業(yè)最佳實(shí)踐,結(jié)合企業(yè)自身特點(diǎn)制定靈活的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)無(wú)需嚴(yán)格執(zhí)行,可根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整7、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有特點(diǎn)。以下關(guān)于列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)的比較,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.列式存儲(chǔ)適合于頻繁讀取列數(shù)據(jù)的場(chǎng)景,行式存儲(chǔ)適合于頻繁更新整行數(shù)據(jù)的場(chǎng)景B.列式存儲(chǔ)的壓縮比通常比行式存儲(chǔ)高C.行式存儲(chǔ)在查詢(xún)少量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好,列式存儲(chǔ)在查詢(xún)大量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好D.列式存儲(chǔ)的存儲(chǔ)空間利用率通常比行式存儲(chǔ)低8、在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中,數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣。假設(shè)要收集一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù),以下哪種數(shù)據(jù)源最能提供全面和準(zhǔn)確的信息?()A.道路攝像頭B.車(chē)載導(dǎo)航設(shè)備C.移動(dòng)手機(jī)信號(hào)D.以上數(shù)據(jù)源結(jié)合使用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(hù)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、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線(xiàn)規(guī)劃,減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié),對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒(méi)有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車(chē)輛的位置和狀態(tài)11、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù),哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確?()A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過(guò)自定義腳本和數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不適用12、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集,需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使不同特征具有相同的量級(jí),便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異,提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差,突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性13、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,哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的?()A.數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化算法來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.數(shù)據(jù)傾斜只會(huì)出現(xiàn)在分布式計(jì)算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜14、在選擇大數(shù)據(jù)處理框架時(shí),需要考慮多個(gè)因素。以下哪一項(xiàng)不是選擇框架時(shí)應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素?()A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.計(jì)算復(fù)雜度C.開(kāi)發(fā)成本D.框架的流行程度15、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)有很多種,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng),適用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),適用于存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)只需要考慮存儲(chǔ)容量,不需要考慮存儲(chǔ)性能16、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí),需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個(gè)城市在一年中每天的氣溫變化情況,以下哪種可視化方式不太合適?()A.折線(xiàn)圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線(xiàn)圖17、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18、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性,需要靈活的項(xiàng)目管理方法B.團(tuán)隊(duì)成員需要具備跨領(lǐng)域的知識(shí)和技能,包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項(xiàng)目的需求變更頻繁,需要建立有效的變更管理機(jī)制D.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的周期較短,通常能夠在短時(shí)間內(nèi)完成并交付成果19、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。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20、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預(yù)測(cè)性分析、規(guī)范性分析等,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預(yù)測(cè)性分析用于預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動(dòng)方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析,不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析21、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中,以下哪個(gè)階段需要與業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行密切溝通和協(xié)作?()A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測(cè)試D.上線(xiàn)運(yùn)維22、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí),Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型,以下描述正確的是?()A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理,Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)23、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè),提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化,提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持,提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通,不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域24、在大數(shù)據(jù)分析中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助商家發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)B.關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的,無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.可以通過(guò)調(diào)整支持度和置信度的閾值來(lái)獲得更有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則25、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的維護(hù)至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系維護(hù)的好處,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.便于數(shù)據(jù)的溯源和審計(jì)B.有助于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程C.能夠提高數(shù)據(jù)的安全性D.方便進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估26、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,地理信息系統(tǒng)(GIS)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于GIS與大數(shù)據(jù)結(jié)合的優(yōu)勢(shì),哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確?()A.能夠處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)B.可以進(jìn)行更精確的地理空間分析C.有助于發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中的隱藏模式D.會(huì)降低地理信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率27、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能,以下哪種緩存策略通常被使用?()A.頁(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是28、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題日益凸顯。以下關(guān)于影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素,哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的錯(cuò)誤B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的不合理C.數(shù)據(jù)分析算法的復(fù)雜性D.數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的丟失或損壞29、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中,差分隱私是一種常用的技術(shù)。以下關(guān)于差分隱私的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.差分隱私通過(guò)添加噪聲來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢(xún)結(jié)果中不泄露個(gè)體的敏感信息C.差分隱私的保護(hù)程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)和查詢(xún)操作30、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí),需要考慮系統(tǒng)的性能優(yōu)化。以下哪種方法對(duì)于提高大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效?()A.增加硬件資源,如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用二、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用Python的TensorFlow庫(kù),對(duì)一個(gè)包含圖像數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)任務(wù)。2、(本題5分)使用SparkStreaming,對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和分析,提供綜合的監(jiān)測(cè)結(jié)果。3、(本題5分)利用Hadoop框架,編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含商品評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析,統(tǒng)計(jì)積極評(píng)價(jià)和消極評(píng)價(jià)的數(shù)量。4、(本題5分)用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序,處理來(lái)自氣象站的大量天氣數(shù)據(jù)。找出一個(gè)月內(nèi)降雨量最大的5天,并計(jì)算這5天的總降雨量。5、(本題5分)利用Spark框架,讀取一個(gè)包含旅游預(yù)訂取消數(shù)據(jù)的文件,分析取消預(yù)訂的原因和影響因素。三、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分

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