梧州職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與市場查》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁梧州職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與市場查》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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)項(xiàng)目實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告依賴多個(gè)數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和處理過程，便于問題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)有用，正常情況下無需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護(hù)，對數(shù)據(jù)分析沒有實(shí)際幫助2、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的變化，并在超過閾值時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.流計(jì)算D.數(shù)據(jù)倉庫4、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來自多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣5、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。假設(shè)我們有一個(gè)超市銷售數(shù)據(jù)集，需要挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以下關(guān)于Apriori算法的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行挖掘B.計(jì)算復(fù)雜度較高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.能夠發(fā)現(xiàn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，但可能會(huì)忽略一些弱關(guān)聯(lián)規(guī)則D.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值不敏感6、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)可視化工具也不斷發(fā)展。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的選擇因素，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.應(yīng)考慮工具對不同數(shù)據(jù)源的支持能力，以便能夠整合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析B.工具的交互性和用戶體驗(yàn)對于用戶深入探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)洞察非常重要C.可視化工具的價(jià)格是選擇的唯一決定性因素，應(yīng)選擇價(jià)格最低的工具D.工具的可擴(kuò)展性和與其他系統(tǒng)的集成能力也是需要考慮的因素之一7、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個(gè)簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響8、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9、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹10、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。以下關(guān)于自主訪問控制和強(qiáng)制訪問控制的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.自主訪問控制由數(shù)據(jù)所有者決定訪問權(quán)限，強(qiáng)制訪問控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設(shè)定B.強(qiáng)制訪問控制的安全性通常高于自主訪問控制C.自主訪問控制靈活性高，強(qiáng)制訪問控制管理成本低D.強(qiáng)制訪問控制適用于對安全性要求極高的場景，自主訪問控制適用于一般場景11、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。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)行測試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設(shè)一個(gè)公司要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)舊的存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到新的云平臺(tái)。以下哪個(gè)因素在數(shù)據(jù)遷移過程中最為關(guān)鍵？（）A.遷移速度，盡快完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移B.數(shù)據(jù)完整性，確保數(shù)據(jù)在遷移過程中不丟失或損壞C.遷移成本，盡量降低遷移的費(fèi)用D.遷移后的兼容性，保證數(shù)據(jù)在新平臺(tái)能正常使用13、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.然后對挖掘結(jié)果進(jìn)行評估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開始挖掘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14、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15、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)測和預(yù)測，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16、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場景，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，迭代計(jì)算和交互式查詢C.Hadoop的計(jì)算速度通常比Spark快，尤其對于小數(shù)據(jù)量的計(jì)算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率17、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對某個(gè)事件的態(tài)度傾向，以下哪種技術(shù)可以提供幫助？（）A.文本分類B.情感分析C.主題模型D.以上都是18、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)能夠提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存儲(chǔ)B.集中式存儲(chǔ)C.網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)（NAS）D.存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）19、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份20、大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，涵蓋了眾多領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)城市想要利用大數(shù)據(jù)改善交通擁堵狀況。以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的擁堵情況B.實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)燈C.收集市民的出行偏好，優(yōu)化公交線路規(guī)劃D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的交通優(yōu)化21、假設(shè)要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個(gè)類別，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機(jī)D.支持向量機(jī)22、假設(shè)要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度，以下哪種技術(shù)較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗23、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。假設(shè)有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）24、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機(jī)分區(qū)25、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語言處理B.圖像識(shí)別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實(shí)26、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.回歸分析可以用于預(yù)測連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡單的形式C.回歸分析只能處理兩個(gè)變量之間的關(guān)系，不能處理多個(gè)變量D.可以通過評估回歸模型的擬合優(yōu)度來判斷其準(zhǔn)確性27、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集，其中存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤或重復(fù)。以下哪種方法不太適合用于處理數(shù)據(jù)缺失的情況？（）A.使用均值或中位數(shù)填充缺失值B.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過算法推測缺失值C.直接刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)行D.不做任何處理，保留缺失值28、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用只適用于大型企業(yè)，對中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測設(shè)備故障，降低維護(hù)成本29、大數(shù)據(jù)中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來檢測異常D.異常檢測的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況30、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Hadoop框架，對一個(gè)包含城市公交路線客流量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出客流量最大的10條公交路線，并計(jì)算這些路線的平均客流量。2、（本題5分）基于Hive，對一個(gè)包含用戶搜索歷史數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出用戶的搜索興趣演變趨勢。3、（本題5分）使用SparkSQL，對一個(gè)包含用戶評價(jià)文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行文本挖掘，提取關(guān)鍵詞和主題。4、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理程序，當(dāng)水質(zhì)指標(biāo)異常時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警并通知相關(guān)人員。5、（本題5分）基于Hive，對一個(gè)包含用戶音樂播放記錄數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出用