北京理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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、假設(shè)要對大量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如行為識別，以下哪種技術(shù)或框架可能會被使用？（）A.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)框架C.視頻處理庫D.以上都是2、在大數(shù)據(jù)的異常檢測中，需要從大量正常數(shù)據(jù)中找出異常值。假設(shè)我們有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集，其中大部分流量是正常的，但存在一些異常的高峰值。以下哪種方法常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，如計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如使用支持向量機(jī)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用自編碼器D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)和需求3、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)單元4、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考5、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，為了處理重復(fù)數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分組操作D.排序操作6、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于風(fēng)險(xiǎn)評估和信用評級，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于金融市場預(yù)測和投資決策，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于金融監(jiān)管，加強(qiáng)金融市場的監(jiān)管力度D.大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和應(yīng)用，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋和應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行B.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行決策和行動(dòng)C.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用只需要數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用需要不斷地進(jìn)行評估和調(diào)整8、大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲PB級別的數(shù)據(jù)，并要求具備高可靠性和可擴(kuò)展性。以下哪種存儲架構(gòu)最適合？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop的HDFSC.本地磁盤陣列，通過RAID技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全D.云存儲服務(wù)，如亞馬遜的S39、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)中，副本機(jī)制用于提高數(shù)據(jù)的可靠性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)塊有三個(gè)副本存儲在不同的節(jié)點(diǎn)上，當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí)，系統(tǒng)會如何處理？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)損壞的副本B.等待管理員手動(dòng)修復(fù)損壞的副本C.忽略損壞的副本，繼續(xù)正常運(yùn)行D.停止系統(tǒng)運(yùn)行，直到副本修復(fù)完成10、在大數(shù)據(jù)存儲方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲和訪問，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機(jī)讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)11、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于無損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮，文本數(shù)據(jù)適合無損壓縮D.無損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低13、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目，需要分析大量的天體觀測數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用14、某電商平臺擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、評價(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，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過程中，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)庫管理系統(tǒng)15、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告依賴多個(gè)數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和處理過程，便于問題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)有用，正常情況下無需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護(hù)，對數(shù)據(jù)分析沒有實(shí)際幫助16、在大數(shù)據(jù)存儲中，當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫更適合？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫17、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，除了購物籃分析，還可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？（）A.醫(yī)療診斷B.網(wǎng)絡(luò)安全C.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測D.以上領(lǐng)域都可以應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘18、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析中，時(shí)間序列預(yù)測是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測未來的價(jià)格走勢。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林19、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是20、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模時(shí)空數(shù)據(jù)的物流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的軌跡分析和預(yù)測？（）A.軌跡挖掘算法B.時(shí)空數(shù)據(jù)庫C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是21、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)重要的手段。假設(shè)有一個(gè)包含不同地區(qū)銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示各地區(qū)的銷售趨勢和對比情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖B.折線圖C.柱狀圖D.散點(diǎn)圖22、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理各有特點(diǎn)。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求高，批處理對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和計(jì)算，流處理則相對較難23、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋等步驟，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(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)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.結(jié)果解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行D.數(shù)據(jù)挖掘的過程只需要進(jìn)行一次，不需要進(jìn)行多次迭代和優(yōu)化24、大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)城市的交通管理部門想要利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數(shù)據(jù)B.道路攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)C.公交卡的刷卡記錄D.以上數(shù)據(jù)結(jié)合使用，綜合分析交通狀況25、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C.柱狀圖，對比不同地區(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26、對于一個(gè)需要處理大量地理空間數(shù)據(jù)的交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的位置服務(wù)和路徑規(guī)劃？（）A.地理信息系統(tǒng)B.路徑規(guī)劃算法C.空間索引D.以上都是27、對于一個(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)庫或技術(shù)更適合？（）A.空間數(shù)據(jù)庫B.文檔數(shù)據(jù)庫C.關(guān)系數(shù)據(jù)庫D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫28、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)29、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理中，以下關(guān)于確定項(xiàng)目需求的描述，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.需要與業(yè)務(wù)部門充分溝通，了解其實(shí)際需求和期望B.只關(guān)注當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求，不需要考慮未來的發(fā)展C.對需求進(jìn)行詳細(xì)的分析和文檔化，確保各方理解一致D.評估需求的可行性和優(yōu)先級30、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法通常適用于文本數(shù)據(jù)？（）A.LZ77B.RLEC.Huffman編碼D.以上都適用二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Solr搜索服務(wù)器，開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來搜索和索引大量的圖書信息。包括書名、作者、出版社、簡介等字段，要求能夠快速準(zhǔn)確地返回搜索結(jié)果。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含在線教育課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的文件，分析不同課程的完成率和學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度。3、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理程序，當(dāng)水質(zhì)指標(biāo)異常時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警并通知相關(guān)人員。4、（本題5分）使用Python的Keras庫，對一個(gè)大規(guī)模的語音數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)語音識別任務(wù)。5、（本題5分）用Java編寫一個(gè)程序，處理一個(gè)包含電商用戶瀏覽商品數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出瀏覽時(shí)間最長的10種商品，并計(jì)算它們的平均瀏覽時(shí)間