西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)運(yùn)維》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)運(yùn)維》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)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.對(duì)傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理是一種常見的解決方法D.調(diào)整并行度有時(shí)可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響2、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于Spark的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Spark的內(nèi)存計(jì)算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析3、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，解決業(yè)務(wù)問題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，無需了解業(yè)務(wù)背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，提升分析能力4、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購買行為，以便及時(shí)調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實(shí)時(shí)分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法5、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面，對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的作用有限D(zhuǎn).能夠識(shí)別欺詐行為，保障用戶權(quán)益6、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(píng)估7、假設(shè)要對(duì)海量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識(shí)別，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型通常表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)8、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)降維是一種常見的操作。如果數(shù)據(jù)具有較高的維度且存在相關(guān)性，以下哪種降維方法較為常用？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是9、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、音頻等。假設(shè)要對(duì)大量的文本評(píng)論進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)最適合這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理任務(wù)？（）A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)視覺C.語音識(shí)別D.以上技術(shù)都不適合10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)重要的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘用于從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識(shí)B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領(lǐng)域，不能廣泛應(yīng)用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行應(yīng)用11、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密存儲(chǔ)，就無需擔(dān)心隱私問題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風(fēng)險(xiǎn)D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)無法實(shí)現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)是確保數(shù)據(jù)安全性和可用性的重要措施。以下哪種備份策略在恢復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)速度最快？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上恢復(fù)速度相同13、在大數(shù)據(jù)的采樣技術(shù)中，分層采樣常用于保持?jǐn)?shù)據(jù)的分布特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同年齡段人群的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行采樣。以下關(guān)于分層采樣的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.按照年齡段進(jìn)行隨機(jī)采樣，保證每個(gè)年齡段都有樣本被抽取B.對(duì)每個(gè)年齡段分別進(jìn)行全采樣C.只對(duì)人數(shù)較多的年齡段進(jìn)行采樣D.隨機(jī)選擇一部分樣本，不考慮年齡段的分布14、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮方面，有多種壓縮算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行高效的壓縮。以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIP壓縮算法B.LZ77壓縮算法C.游程編碼壓縮算法D.霍夫曼編碼壓縮算法15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.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.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在能源消費(fèi)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系驗(yàn)證？3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的版本控制，其重要性如何？4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的影響。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含酒店餐飲消費(fèi)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出消費(fèi)金額最高的5桌客人，并計(jì)算他們的平均消費(fèi)金額。2、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Kylin多維分析引擎，構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)立方體，對(duì)一個(gè)包含人力資源數(shù)據(jù)（如員工績效、培訓(xùn)記錄等）的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分析。能夠快速回答諸如“不同部門員工的平均績效”等問題。3、（本題5分）運(yùn)用Spark的MLlib，對(duì)一個(gè)包含用戶信用評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)建模，預(yù)測(cè)用戶的信用違約概率。4、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含網(wǎng)站訪問日志的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出訪問量最高的10個(gè)頁面，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)頁面的平均訪問時(shí)長。5、（本題5分）使用Python中的Pandas庫，讀取一個(gè)包含學(xué)生姓名、年齡、成績等信息的CSV文件，計(jì)算所有學(xué)生的平均年齡和平均成績，并找出成績最高和最低的學(xué)生姓名及成績。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小