北京理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的概念也在不斷演進(jìn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)部門，每個(gè)部門都有自己特定的數(shù)據(jù)需求和分析視角。在這種情況下，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集，針對(duì)特定部門或主題B.數(shù)據(jù)集市包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)集市的子集，針對(duì)特定部門或主題C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市是相互獨(dú)立的，沒(méi)有包含關(guān)系D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市是相同的概念，只是名稱不同2、大數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析和展示中具有重要作用。關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)和挑戰(zhàn)，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的形式呈現(xiàn)給用戶，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和趨勢(shì)B.挑戰(zhàn)之一是如何在有限的屏幕空間內(nèi)展示海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)保持信息的清晰和可理解性C.另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何根據(jù)用戶的需求和分析目的，選擇合適的可視化圖表和交互方式D.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性3、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)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(shí)間的變化趨勢(shì)，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4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場(chǎng)景。如果一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用5、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6、在選擇大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案時(shí)，需要考慮諸多因素。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)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(chǔ)方案可能不太合適？（）A.HBaseB.MongoDBC.MySQLD.Cassandra7、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link被廣泛應(yīng)用于流處理場(chǎng)景。以下關(guān)于Flink的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持精確一次的語(yǔ)義保證B.具有低延遲的處理能力C.對(duì)批處理的支持不如流處理D.能夠?qū)崿F(xiàn)狀態(tài)管理和容錯(cuò)恢復(fù)8、大數(shù)據(jù)的采集來(lái)源多種多樣。假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)想要收集用戶的行為數(shù)據(jù)用于分析用戶興趣和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最全面？（）A.僅收集用戶的發(fā)布內(nèi)容，如帖子和評(píng)論B.收集用戶的瀏覽記錄和點(diǎn)贊行為C.同時(shí)收集用戶的登錄時(shí)間、地理位置和互動(dòng)行為等多維度數(shù)據(jù)D.隨機(jī)抽取部分用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術(shù)手段。假設(shè)有一個(gè)電商網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買，從而進(jìn)行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關(guān)聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項(xiàng)常見(jiàn)任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進(jìn)行去重B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后去重C.逐個(gè)比較數(shù)據(jù)元素進(jìn)行去重D.利用數(shù)據(jù)庫(kù)的去重功能11、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來(lái)提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況？（）A.B樹(shù)索引B.B+樹(shù)索引C.哈希索引D.位圖索引12、某公司正在開(kāi)展一項(xiàng)市場(chǎng)調(diào)研項(xiàng)目，需要分析大量的消費(fèi)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以了解消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品的滿意度和改進(jìn)需求。以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)于提取關(guān)鍵信息和情感傾向最有幫助？（）A.詞法分析B.句法分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.情感分析13、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.無(wú)損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比，如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點(diǎn)和對(duì)數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理，無(wú)需考慮具體情況14、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡(jiǎn)單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長(zhǎng)文本15、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設(shè)一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以被分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計(jì)算的效率？（）A.隨機(jī)分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策有哪些影響？3、（本題5分）大數(shù)據(jù)分析的主要方法有哪些？4、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理有何幫助？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hive對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的用戶搜索歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出用戶的興趣變化趨勢(shì)和潛在需求。2、（本題5分）給定一個(gè)包含電商物流配送延遲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)挖掘算法找出導(dǎo)致配送延遲的主要因素。3、（本題5分）基于Hive，對(duì)一個(gè)包含員工工作記錄（如項(xiàng)目參與、工作時(shí)間、績(jī)效評(píng)估）的表進(jìn)行分析，找出工作效率最高的團(tuán)隊(duì)。4、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)收集和分析社交媒體上的公眾輿論，及時(shí)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題和敏感信息。5、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對(duì)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)游戲用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出用戶流失率最高的時(shí)間段和原因。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分