北京師范大學(xué)《Spss數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《Spss數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)之間通常通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓?fù)銪.環(huán)形拓?fù)銫.總線(xiàn)拓?fù)銬.樹(shù)形拓?fù)?、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過(guò)程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存在，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估和問(wèn)題追溯具有重要意義4、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5、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理需求日益增加。假設(shè)一個(gè)金融交易系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce6、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)7、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的概念也在不斷演進(jìn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)，每個(gè)部門(mén)都有自己特定的數(shù)據(jù)需求和分析視角。在這種情況下，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集，針對(duì)特定部門(mén)或主題B.數(shù)據(jù)集市包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)集市的子集，針對(duì)特定部門(mén)或主題C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市是相互獨(dú)立的，沒(méi)有包含關(guān)系D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市是相同的概念，只是名稱(chēng)不同8、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)機(jī)制至關(guān)重要。以下關(guān)于容錯(cuò)機(jī)制的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.容錯(cuò)機(jī)制可以通過(guò)數(shù)據(jù)備份、檢查點(diǎn)設(shè)置和任務(wù)重試等方式實(shí)現(xiàn)B.當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)或任務(wù)失敗時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)重新分配任務(wù)，確保計(jì)算的繼續(xù)進(jìn)行C.容錯(cuò)機(jī)制會(huì)增加系統(tǒng)的開(kāi)銷(xiāo)，但可以保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.為了提高性能，在某些情況下可以適當(dāng)降低容錯(cuò)機(jī)制的級(jí)別或關(guān)閉容錯(cuò)功能9、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)10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見(jiàn)的并行方式。如果一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以分解為多個(gè)相互獨(dú)立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可11、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(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析市場(chǎng)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(píng)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(xiǎn)防控能力12、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過(guò)編寫(xiě)復(fù)雜的算法來(lái)自動(dòng)完成，無(wú)需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對(duì)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換13、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14、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(cuò)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(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對(duì)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15、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對(duì)內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何處理物聯(lián)網(wǎng)中的海量數(shù)據(jù)。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)理賠管理中的作用。3、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Python語(yǔ)言和Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)查詢(xún)語(yǔ)句，對(duì)一個(gè)包含大量用戶(hù)搜索歷史的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶(hù)的搜索興趣演變趨勢(shì)和熱門(mén)搜索關(guān)鍵詞的變化。2、（本題5分）利用Java語(yǔ)言和Cassandra數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)海量的股票交易數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括交易時(shí)間、股票代碼、交易價(jià)格、交易數(shù)量等，要求能夠高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫(xiě)。3、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Kylin多維分析引擎，對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的電商用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，例如按商品屬性和用戶(hù)評(píng)價(jià)星級(jí)分析用戶(hù)滿(mǎn)意度。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Druid實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎，對(duì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析，例如檢測(cè)設(shè)備是否異常。5、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含用戶(hù)在線(xiàn)學(xué)習(xí)課程選擇數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出最受歡迎的課程