江蘇科技大學(xué)蘇州理工學(xué)院《大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)分析（大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)江蘇科技大學(xué)蘇州理工學(xué)院

《大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)分析（大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論）》2023-2024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、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。假設(shè)有一個(gè)包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集，需要將其分為不同的類別，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)較好？（）A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹(shù)D.隨機(jī)森林2、大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在氣象中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析大量的氣象數(shù)據(jù)提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性B.有助于研究氣候變化的趨勢(shì)和影響C.大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，沒(méi)有進(jìn)一步發(fā)展的空間D.能夠?yàn)闉?zāi)害性天氣的預(yù)警和應(yīng)對(duì)提供支持3、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，為了整合來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是4、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取5、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6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題時(shí)，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。以下關(guān)于SVM的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)B.它對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度很快C.它通過(guò)尋找最優(yōu)超平面來(lái)進(jìn)行分類D.它的性能受核函數(shù)的選擇影響7、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合8、對(duì)于一個(gè)不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持?jǐn)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和一致性，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵？（）A.增量計(jì)算B.批量處理C.全量計(jì)算D.數(shù)據(jù)緩存9、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10、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)需要適應(yīng)新的需求。假設(shè)一個(gè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)部門的大型企業(yè)，需要構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)整合來(lái)自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)最適合這種復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境？（）A.集中式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.數(shù)據(jù)集市D.混合式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)11、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算中，數(shù)據(jù)傾斜可能會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)任務(wù)中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他鍵，以下哪種方法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜？（）A.增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分區(qū)C.使用更高效的算法D.忽略數(shù)據(jù)傾斜，繼續(xù)計(jì)算12、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架需要考慮數(shù)據(jù)的分區(qū)和分布策略。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集按照用戶ID進(jìn)行分區(qū)。以下關(guān)于分區(qū)策略的描述，正確的是：（）A.分區(qū)數(shù)量越多越好，能夠提高并行處理能力B.分區(qū)應(yīng)均勻分布，避免某些分區(qū)數(shù)據(jù)量過(guò)大C.分區(qū)可以隨意設(shè)置，對(duì)計(jì)算性能沒(méi)有影響D.按照用戶ID的首字母進(jìn)行分區(qū)，方便管理13、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析等功能B.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以支持多種數(shù)據(jù)分析算法和工具C.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)需要具備高可用性和可擴(kuò)展性14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理16、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是常見(jiàn)的操作。假設(shè)有一個(gè)舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺(tái)和軟件架構(gòu)上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進(jìn)行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關(guān)鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進(jìn)行測(cè)試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）17、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)主要基于用戶的歷史購(gòu)買行為進(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18、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)，以下哪種圖表類型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖19、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過(guò)濾的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過(guò)濾比基于物品的協(xié)同過(guò)濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過(guò)濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過(guò)濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過(guò)濾只適用于小型數(shù)據(jù)集20、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21、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。假設(shè)我們需要實(shí)時(shí)監(jiān)控一個(gè)網(wǎng)站的訪問(wèn)流量，并及時(shí)做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用22、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23、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(guò)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(yíng)的作用有限D(zhuǎn).能夠識(shí)別欺詐行為，保障用戶權(quán)益24、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開(kāi)始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持25、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密26、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測(cè)模型需要不斷評(píng)估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個(gè)銷售預(yù)測(cè)模型，以下哪種方法最適合評(píng)估模型的性能？（）A.比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異，計(jì)算均方誤差等指標(biāo)B.觀察模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時(shí)間，訓(xùn)練時(shí)間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準(zhǔn)確性27、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.上線運(yùn)維28、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤29、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶的信用記錄和交易行為評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用主要依賴于人工分析，自動(dòng)化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐檢測(cè)，保障金融交易安全30、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對(duì)數(shù)據(jù)跨境傳輸進(jìn)行了嚴(yán)格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī)，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用MapReduce，對(duì)一個(gè)包含用戶興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行相似用戶推薦，為用戶找到興趣相投的伙伴。2、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Storm實(shí)時(shí)處理框架，處理實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)流，計(jì)算每只股票的每分鐘成交量和成交金額，并將結(jié)果實(shí)時(shí)展示。3、（本題5分）用Python語(yǔ)言和SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)決策樹(shù)模型，預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)對(duì)某個(gè)廣告產(chǎn)生點(diǎn)擊行為。4、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市排水系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出排水量最大的10個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并計(jì)算這些監(jiān)測(cè)點(diǎn)的平均排水量。5、（本題5分）有一個(gè)包含大量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，使用SQL語(yǔ)句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)操作，找出所有包含特定HTML標(biāo)簽（如

）的網(wǎng)頁(yè)，并統(tǒng)計(jì)這些