長沙民政職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)技術原理與應用實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁長沙民政職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)技術原理與應用實驗》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應用。關于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計算框架）組成，其中HDFS負責數(shù)據(jù)存儲，MapReduce負責數(shù)據(jù)計算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲C.Hadoop中的MapReduce可以單獨使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作2、在大數(shù)據(jù)的隱私保護方面，數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術。假設我們有一個包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)集，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進行匿名化處理。以下關于數(shù)據(jù)匿名化的說法，哪一項是錯誤的？（）A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風險B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過鏈接攻擊等方式被重新識別C.在進行匿名化處理時，需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護程度D.不同的匿名化方法對數(shù)據(jù)的保護程度和可用性影響不同3、在利用大數(shù)據(jù)進行市場預測時，以下哪種方法可以考慮多個因素之間的相互關系？（）A.簡單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時間序列分析4、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設中發(fā)揮著重要作用，以下關于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應用描述，哪一項是不正確的？（）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的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強城市的安全管理和應急響應能力5、大數(shù)據(jù)在物流領域有重要的應用價值，以下關于大數(shù)據(jù)在物流中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以優(yōu)化物流路徑規(guī)劃，降低運輸成本B.有助于實現(xiàn)庫存的精準管理和預測C.大數(shù)據(jù)在物流中的應用主要依賴人工經(jīng)驗，自動化程度較低D.能夠實時跟蹤貨物運輸狀態(tài)，提高物流服務的透明度6、在大數(shù)據(jù)分析項目中，以下哪個階段通常需要花費最多的時間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預處理C.模型構建D.結果評估7、在大數(shù)據(jù)的聚類評估中，有多種指標可以用來衡量聚類結果的質(zhì)量。假設我們對一個數(shù)據(jù)集進行了聚類，以下哪個指標不適合評估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準確率8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關重要。以下關于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項說法不準確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯誤、數(shù)據(jù)更新的不及時等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進行，后續(xù)處理過程中無需關注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標體系有助于衡量和改進數(shù)據(jù)質(zhì)量9、大數(shù)據(jù)中的文本分析技術可以幫助從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。以下關于文本分析流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.首先進行文本數(shù)據(jù)的收集和預處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運用特征提取技術，將文本轉換為可計算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進行分析D.文本分析的結果無需進行評估和驗證，直接應用于實際業(yè)務10、在進行大數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)采樣是一種常用的技術。假設我們要對一個非常大的數(shù)據(jù)集進行分析，但由于資源限制無法處理全部數(shù)據(jù)，以下哪種采樣方法可能導致偏差較大？（）A.簡單隨機采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.方便采樣11、在大數(shù)據(jù)的并行計算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個關鍵步驟。假設我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個節(jié)點上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負載均衡？（）A.隨機分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實現(xiàn)負載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布12、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉換和集成等。假設我們有多個來源的異構數(shù)據(jù)需要整合分析。以下關于數(shù)據(jù)預處理的說法，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是刪除重復和錯誤的數(shù)據(jù)，對缺失值可以忽略B.數(shù)據(jù)轉換包括將數(shù)據(jù)從一種格式轉換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據(jù)集成時，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結構必須完全一致才能進行整合D.數(shù)據(jù)預處理對最終的分析結果影響不大，可以簡單處理13、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計算框架來提高效率。假設有一個需要對海量文本數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計的任務，數(shù)據(jù)量達到數(shù)百TB。以下哪種分布式計算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm14、對于一個不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持數(shù)據(jù)的實時更新和一致性，以下哪種技術或方法是關鍵？（）A.增量計算B.批量處理C.全量計算D.數(shù)據(jù)緩存15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性要求日益嚴格。以下關于數(shù)據(jù)隱私合規(guī)的措施，哪一項是不正確的？（）A.企業(yè)需要了解并遵守相關的法律法規(guī)，如歐盟的GDPR、中國的網(wǎng)絡安全法等B.對員工進行數(shù)據(jù)隱私培訓，提高其合規(guī)意識和數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性C.定期進行數(shù)據(jù)隱私審計，發(fā)現(xiàn)并整改潛在的合規(guī)風險D.為了滿足合規(guī)要求，應盡量避免收集和使用任何用戶數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)采樣在大數(shù)據(jù)分析中的應用。2、（本題5分）說明Spark如何實現(xiàn)內(nèi)存計算。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何助力智能交通系統(tǒng)的發(fā)展？4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在金融科技中的創(chuàng)新應用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語言和PySpark庫，編寫一個程序對一個包含大量用戶購物記錄的數(shù)據(jù)集進行關聯(lián)規(guī)則挖掘。找出經(jīng)常一起購買的商品組合，為商家提供營銷策略建議。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線音樂平臺用戶下載數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出下載量最大的5首歌曲，并計算它們的平均下載量。3、（本題5分）基于HBase，設計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)（如移動設備的定位信息）的系統(tǒng)，支持軌跡查詢和相似軌跡分析。4、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含商品評價數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行情感分析，判斷評價是正面還是負面，并統(tǒng)計正面評價和負面評價的比例。5、（本題5分）利用Kafka，構建一個分布式的智能推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的實時行為數(shù)據(jù)提供實時的個性化推薦。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)