西北大學(xué)現(xiàn)代學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、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、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像分析、健康管理等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預(yù)測(cè)和預(yù)防，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療影像分析，提高診斷的準(zhǔn)確性和速度C.大數(shù)據(jù)可以用于健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享2、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性3、大數(shù)據(jù)中的文本分析技術(shù)可以幫助從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。以下關(guān)于文本分析流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運(yùn)用特征提取技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為可計(jì)算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進(jìn)行分析D.文本分析的結(jié)果無(wú)需進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)4、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等。假設(shè)我們有多個(gè)來(lái)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要整合分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是刪除重復(fù)和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值可以忽略B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據(jù)集成時(shí)，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)必須完全一致才能進(jìn)行整合D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)最終的分析結(jié)果影響不大，可以簡(jiǎn)單處理5、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化變得越來(lái)越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性6、假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評(píng)論、私信等。為了對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷7、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。假設(shè)一個(gè)包含了用戶購(gòu)物行為的數(shù)據(jù)集，其中存在大量缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況，同時(shí)能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，并使用聚類算法識(shí)別和處理異常值C.對(duì)缺失值進(jìn)行隨機(jī)填充，保留重復(fù)數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進(jìn)行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析8、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(cāng)庫(kù)9、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購(gòu)買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語(yǔ)言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗10、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時(shí)響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語(yǔ)句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化11、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是12、對(duì)于一個(gè)包含大量地理位置信息的大數(shù)據(jù)集，要進(jìn)行空間查詢和分析，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)或技術(shù)更適合？（）A.空間數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)C.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都不合適14、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）15、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要從多個(gè)來(lái)源（如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、傳感器等）收集數(shù)據(jù)，并將其整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）16、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)傾斜會(huì)導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜17、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購(gòu)買行為，以便及時(shí)調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實(shí)時(shí)分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法18、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和新鮮度。假設(shè)一個(gè)金融交易大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，需要實(shí)時(shí)反映市場(chǎng)的最新動(dòng)態(tài)。以下哪種技術(shù)或方法最能保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.定期數(shù)據(jù)更新C.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)加載D.以上方法結(jié)合使用19、在大數(shù)據(jù)可視化中，當(dāng)需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢(shì)時(shí)，以下哪種圖表類型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖20、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(shuō)法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計(jì)算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用，無(wú)需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫(kù)），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作21、假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.決策樹(shù)B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘22、在大數(shù)據(jù)的流處理框架中，F(xiàn)link相比其他框架具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。假設(shè)我們需要處理實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流，以下關(guān)于Flink的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.具有精確的一次處理語(yǔ)義，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.支持高效的狀態(tài)管理和容錯(cuò)機(jī)制C.只適用于小型的流處理任務(wù)D.提供了豐富的窗口操作和時(shí)間處理功能23、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)具有高可靠性和高擴(kuò)展性。以下關(guān)于分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的安全性B.節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)同步C.當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)恢復(fù)數(shù)據(jù)，不會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能不受節(jié)點(diǎn)數(shù)量的影響24、數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié)，其目的是去除噪聲和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除可以去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄B.缺失值處理通常采用刪除含有缺失值的記錄或者填充缺失值的方法C.異常值檢測(cè)可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)采集階段進(jìn)行一次，后續(xù)無(wú)需再次處理25、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值26、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織27、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但又要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是28、某電商平臺(tái)擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購(gòu)買記錄、評(píng)價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過(guò)程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)29、大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于能源需求預(yù)測(cè)和能源管理，提高能源利用效率和節(jié)約能源B.大數(shù)據(jù)可以用于能源生產(chǎn)的優(yōu)化和調(diào)度，提高能源生產(chǎn)的效率和可靠性C.大數(shù)據(jù)可以用于能源市場(chǎng)的分析和預(yù)測(cè)，提高能源市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力和穩(wěn)定性D.大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)能源企業(yè)，不能應(yīng)用于新能源企業(yè)30、當(dāng)處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行詞干提取和詞形還原操作。假設(shè)我們有一個(gè)文本數(shù)據(jù)集，包含了各種不同形式的單詞。以下關(guān)于詞干提取和詞形還原的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.詞干提取和詞形還原的結(jié)果總是相同的，只是方法略有不同B.詞干提取只是簡(jiǎn)單地去除單詞的后綴，可能會(huì)得到不是完整單詞的結(jié)果；詞形還原會(huì)根據(jù)單詞的語(yǔ)法規(guī)則得到其基本形式C.詞形還原比詞干提取更復(fù)雜，所以在處理大數(shù)據(jù)時(shí)通常只使用詞干提取D.對(duì)于大數(shù)據(jù)處理，詞干提取和詞形還原都不是必要的操作二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫一個(gè)程序，處理一個(gè)包含酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出預(yù)訂量最高的5個(gè)房型，并計(jì)算它們的預(yù)訂總數(shù)。2、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)知識(shí)圖譜分析程序。對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)之間的引用關(guān)系進(jìn)行分析，找出核心研究領(lǐng)域和重要的學(xué)術(shù)成果。3、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含電商用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶在瀏覽過(guò)程中的行為模式。4、（本題5分）有一個(gè)包含物流運(yùn)輸數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，計(jì)算不同運(yùn)輸方式的平均運(yùn)輸時(shí)間和成本。5、（本題5分）給定一個(gè)包含社交媒體用戶發(fā)布內(nèi)容時(shí)間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使