天津城市職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁天津城市職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)核心技術(shù)》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25個(gè)小題，每小題1分，共25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，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析2、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商中應(yīng)用的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦B.能夠分析市場趨勢，幫助商家制定營銷策略C.可以實(shí)時(shí)監(jiān)控庫存，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的庫存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應(yīng)用主要集中在商品銷售環(huán)節(jié)，對供應(yīng)鏈管理幫助不大3、在大數(shù)據(jù)分析中，為了處理不平衡數(shù)據(jù)集，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)D.以上都是4、大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問題。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，包含了患者的敏感醫(yī)療信息，需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的同時(shí)確?；颊唠[私不被泄露。以下哪種方法最能有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.訪問控制和權(quán)限管理D.以上方法結(jié)合使用5、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅局限于商業(yè)領(lǐng)域，在科學(xué)研究中也發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)科研團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行氣候研究，以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式有助于他們的工作？（）A.整合全球各地的氣象觀測數(shù)據(jù)，進(jìn)行氣候變化分析B.利用衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)監(jiān)測森林覆蓋和土地利用變化C.分析社交媒體上關(guān)于氣候的討論，了解公眾對氣候變化的認(rèn)知D.以上應(yīng)用方式都對科學(xué)研究有幫助6、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴(kuò)展性而受到關(guān)注。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，以下說法錯(cuò)誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理，更注重?cái)?shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲(chǔ)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時(shí)更改，無需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，對于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強(qiáng)D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲(chǔ)、文檔數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫等多種類型7、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個(gè)比較去除B.使用哈希表進(jìn)行快速判斷和去除C.隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留，其余刪除D.對重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理8、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9、大數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問題，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性B.大數(shù)據(jù)安全需要采用多種安全技術(shù)，如加密、訪問控制等C.大數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩獶.大數(shù)據(jù)安全需要建立完善的安全管理體系10、在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行特征提取和分類。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)百萬張圖片的數(shù)據(jù)集，需要快速準(zhǔn)確地識(shí)別圖片中的物體。以下哪種技術(shù)或算法在圖像大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用廣泛？（）A.決策樹B.隨機(jī)森林C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯11、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.對每個(gè)年齡段分別進(jìn)行全采樣C.只對人數(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、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像等。假設(shè)我們有大量的產(chǎn)品評論文本數(shù)據(jù)，想要提取其中的關(guān)鍵信息。以下哪種技術(shù)最適用？（）A.數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式B.自然語言處理（NLP）技術(shù)，理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，對文本進(jìn)行分類D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢語言，篩選出關(guān)鍵文本14、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問題發(fā)生的原因C.預(yù)測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預(yù)15、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(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，每個(gè)部門都有自己特定的數(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)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的子集，針對特定部門或主題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)倉庫是數(shù)據(jù)集市的子集，針對特定部門或主題C.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相互獨(dú)立的，沒有包含關(guān)系D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相同的概念，只是名稱不同16、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析中，時(shí)間序列預(yù)測是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測未來的價(jià)格走勢。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林17、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)，例如車輛的移動(dòng)軌跡，以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持？（）A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機(jī)器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉庫18、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性D.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式19、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對象歸為一組，與分類不同，聚類不需要事先知道類別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)會(huì)丟失數(shù)據(jù)中的重要信息20、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過程中的錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉庫中，在其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評估數(shù)據(jù)變更對整個(gè)系統(tǒng)的影響21、大數(shù)據(jù)中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關(guān)于情感分析的應(yīng)用場景和方法，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.情感分析可應(yīng)用于社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析和產(chǎn)品評價(jià)等領(lǐng)域B.基于詞典的方法通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向C.機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡單的正面、負(fù)面和中性情感，無法識(shí)別更復(fù)雜的情感22、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以使用多種方法，如數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)對比等C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估只需要在數(shù)據(jù)處理的開始階段進(jìn)行，不需要在整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程中進(jìn)行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系23、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢包括分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)、對象存儲(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)展趨勢只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本24、假設(shè)要對一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序25、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強(qiáng)城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)客戶細(xì)分中的方法。2、（本題5分）簡述工業(yè)4.0與大數(shù)據(jù)的關(guān)系。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化金融客戶體驗(yàn)。4、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在旅游需求預(yù)測中的作用。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究某在線游戲平臺(tái)的玩家組隊(duì)數(shù)據(jù)，優(yōu)化社交互動(dòng)功能。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在珠寶行業(yè)的應(yīng)用，如珠寶設(shè)計(jì)靈感挖掘、客戶價(jià)值評估，以及珠寶市場的趨勢預(yù)測。3、（本題5分）分析某金融機(jī)構(gòu)的投資理財(cái)數(shù)據(jù)，為客戶提供個(gè)性化投資建議。4、（本題5分）分析某在線教育平臺(tái)的教師資源數(shù)據(jù)，合理分配教師資源。5、（本題5分）根據(jù)某醫(yī)院的患者醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)，分析疾病的發(fā)病率和治療效果，為醫(yī)療資源分配提供參考。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hive對存儲(chǔ)在