濰坊工程職業(yè)學院《大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁濰坊工程職業(yè)學院《大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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)的分類算法中，隨機森林是一種集成學習方法。假設(shè)我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下關(guān)于隨機森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項是不正確的？（）A.隨機森林對不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機森林C.隨機森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時不需要進行特殊處理D.調(diào)整隨機森林的參數(shù)可以提高對少數(shù)類別的分類性能2、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)發(fā)展趨勢的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲可以提高數(shù)據(jù)的存儲容量和可靠性B.云存儲可以提供靈活的存儲服務(wù)和高可用性C.對象存儲適用于存儲大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見的并行方式。如果一個計算任務(wù)可以分解為多個相互獨立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可4、在選擇大數(shù)據(jù)存儲方案時，需要考慮諸多因素。假設(shè)一個企業(yè)需要存儲大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且要求能夠快速查詢和更新數(shù)據(jù)，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBaseB.MongoDBC.MySQLD.Cassandra5、在大數(shù)據(jù)的并行計算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)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6、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲量和傳輸帶寬，以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份7、在處理大數(shù)據(jù)時，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴展性而受到關(guān)注。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點，以下說法錯誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常不支持嚴格的事務(wù)處理，更注重數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時更改，無需事先定義嚴格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和管理，對于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲、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8、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場營銷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個公司想要通過大數(shù)據(jù)精準定位目標客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實現(xiàn)這一目標最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費金額B.客戶的社交媒體活動和興趣愛好C.客戶的人口統(tǒng)計信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)9、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標準化是常見的操作。假設(shè)我們有一個包含不同量級特征的數(shù)據(jù)集，需要進行標準化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標準化的目的，哪一項是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級，便于模型訓練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對模型的影響具有可比性10、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達圖11、在進行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。假設(shè)一個圖像識別的大數(shù)據(jù)項目，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.使用深度學習自動提取特征D.基于人工標注的特征提取12、在大數(shù)據(jù)分析項目中，項目管理和團隊協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的特點，哪一項是不準確的？（）A.大數(shù)據(jù)項目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項目管理方法B.團隊成員需要具備跨領(lǐng)域的知識和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機制D.大數(shù)據(jù)項目的周期較短，通常能夠在短時間內(nèi)完成并交付成果13、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。當需要實時處理不斷生成的數(shù)據(jù)流，例如實時監(jiān)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，應(yīng)該選擇哪種處理方式？（）A.流處理B.批處理C.先進行批處理，再進行流處理D.以上都不對14、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的相關(guān)性和關(guān)系，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.相關(guān)矩陣圖B.和弦圖C.桑基圖D.以上都是15、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時，以下哪種特征提取方法效果較好？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同16、在大數(shù)據(jù)的存儲和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個用戶同時訂票時數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場景？（）A.強一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理，直接進行分析18、在處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)時，以下哪種算法常用于計算節(jié)點之間的最短路徑？（）A.A*算法B.Floyd-Warshall算法C.貪心算法D.模擬退火算法19、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會占用大量的時間和資源。假設(shè)要對一個包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動化預(yù)處理工具C.基于機器學習的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用20、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計的異常檢測方法和基于機器學習的異常檢測方法的比較，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機器學習的方法不需要B.基于機器學習的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計的方法計算復(fù)雜度較低，基于機器學習的方法計算復(fù)雜度較高D.基于機器學習的方法檢測結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計的方法好21、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖22、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)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23、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來實現(xiàn)24、在大數(shù)據(jù)的分布式計算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實現(xiàn)這個任務(wù)的過程，哪一項描述是不準確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進行合并和計數(shù)C.整個過程需要手動進行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動處理節(jié)點故障和數(shù)據(jù)傾斜問題25、在進行大數(shù)據(jù)可視化時，需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個城市在一年中每天的氣溫變化情況，以下哪種可視化方式不太合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖26、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進行機器學習模型的訓練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提??？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析27、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設(shè)有一個舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺和軟件架構(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)上進行測試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）28、在大數(shù)據(jù)存儲中，當需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫29、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來越嚴格。假設(shè)一個企業(yè)處理大量的個人數(shù)據(jù)，需要確保符合相關(guān)的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實現(xiàn)合規(guī)性？（）A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對員工進行數(shù)據(jù)隱私培訓C.定期進行數(shù)據(jù)隱私審計D.以上措施都需要30、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括數(shù)據(jù)的準確性、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)處理的開始階段進行，不需要在整個數(shù)據(jù)處理過程中進行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標體系二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用SparkSQL，對一個包含用戶瀏覽行為和購買行為的數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)分析，找出瀏覽與購買之間的潛在關(guān)系。2、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)一個程序來存儲和查詢大量的在線教育課程學習記錄數(shù)據(jù)，包括學生ID、課程ID、學習時長、考試成績等，并能夠生成學生的學習進度報告。3、（本題5分）給定一個包含社交媒體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如微博、推特等），使用自然語言處理技術(shù)，分析用戶的情感傾向（積極、消極、中性）。4、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個程序?qū)σ粋€大型的圖像數(shù)據(jù)集進行目標檢測。找出圖像中的特定物體或人物。5、（本題5分）給定一個包含社交媒體用戶發(fā)布文本的多語言數(shù)據(jù)集，使用自然語言處理技術(shù)進行語言識別和內(nèi)容分析。三、簡答題（本大題共5