陜西航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)與原理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)與原理》2023-2024學(xué)年第二學(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15個(gè)小題，每小題2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)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含用戶的購(gòu)買(mǎi)記錄和瀏覽記錄，以下哪種方法可以找出購(gòu)買(mǎi)行為和瀏覽行為之間的關(guān)聯(lián)？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.回歸分析2、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(chǎng)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(duì)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3、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要選擇合適的圖表類型來(lái)有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，展示了不同地區(qū)在一年中每個(gè)月的銷售額變化情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖，用于展示各地區(qū)銷售額的占比B.折線圖，清晰呈現(xiàn)銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.柱狀圖，對(duì)比不同地區(qū)在每個(gè)月的銷售額D.散點(diǎn)圖，分析銷售額與其他因素的關(guān)系4、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮硬件資源的優(yōu)化利用。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理集群，需要根據(jù)任務(wù)的特點(diǎn)和資源需求來(lái)分配計(jì)算和存儲(chǔ)資源。以下哪種資源管理策略最能提高硬件資源的利用率？（）A.靜態(tài)資源分配B.動(dòng)態(tài)資源分配C.基于預(yù)測(cè)的資源分配D.隨機(jī)資源分配5、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來(lái)越重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，解決業(yè)務(wù)問(wèn)題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，無(wú)需了解業(yè)務(wù)背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，提升分析能力6、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)重要的工作。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)水平C.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的成本D.限制數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用，以防止數(shù)據(jù)泄露8、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，以下哪種分布式計(jì)算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域，沒(méi)有相互交叉和融合的部分10、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要對(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)預(yù)處理需要根據(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12、大數(shù)據(jù)的發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)管理提出了新的要求。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)管理策略的調(diào)整，正確的是：（）A.繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，增加硬件投入B.采用分布式的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.減少數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)，只保留關(guān)鍵數(shù)據(jù)D.不改變現(xiàn)有管理策略，等待技術(shù)成熟后再進(jìn)行調(diào)整13、大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用能夠帶來(lái)諸多好處，以下哪一項(xiàng)不是其帶來(lái)的好處？（）A.更精準(zhǔn)的市場(chǎng)細(xì)分B.更有效的客戶關(guān)系管理C.降低營(yíng)銷成本D.消除市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，但由于資源限制無(wú)法處理全部數(shù)據(jù)，以下哪種采樣方法可能導(dǎo)致偏差較大？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.方便采樣15、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)估二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何評(píng)估房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改變新聞傳播方式？3、（本題5分）解釋如何設(shè)計(jì)有效的大數(shù)據(jù)可視化界面。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）給定一個(gè)包含用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄等），使用數(shù)據(jù)挖掘算法（如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘），找出用戶行為之間的潛在關(guān)聯(lián)。2、（本題5分）利用Hadoop的資源隔離機(jī)制，為不同類型的任務(wù)（如計(jì)算密集型、I/O密集型）分配獨(dú)立的資源，提高集群的整體性能。3、（本題5分）使用Hive對(duì)一個(gè)大規(guī)模的日志數(shù)據(jù)集進(jìn)行查詢分析，找出在特定時(shí)間段內(nèi)訪問(wèn)量最高的頁(yè)面以及對(duì)應(yīng)的訪問(wèn)次數(shù)。4、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含用戶音樂(lè)播放偏好數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出最受歡迎的音樂(lè)類型和歌手。5、（本題5分）利用Flink的CEP（復(fù)雜事件處理）功能，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行模式匹配，檢測(cè)異常事件的發(fā)生。四、綜合分析題（本大