北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院《大數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院《大數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)》

2023-2024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)存儲(chǔ)中，為了支持大規(guī)模鍵值對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢(xún)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)通常被使用？（）A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是2、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的作用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶(hù)的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家提前準(zhǔn)備庫(kù)存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)只能針對(duì)新用戶(hù)，對(duì)老用戶(hù)效果不佳D.可以通過(guò)分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁(yè)面布局和流程3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性，通常采用冗余技術(shù)。以下哪種冗余方式在存儲(chǔ)成本和可靠性之間取得較好的平衡？（）A.鏡像B.奇偶校驗(yàn)C.糾錯(cuò)編碼D.副本4、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度，以下哪種技術(shù)較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗5、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。如果數(shù)據(jù)量非常大，且需要進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，以下哪種工具較為合適？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計(jì)算平臺(tái)D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過(guò)變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過(guò)變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對(duì)模型性能影響不大8、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶(hù)交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹(shù)9、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(mén)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(lái)的發(fā)展C.對(duì)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(píng)估需求的可行性和優(yōu)先級(jí)10、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估至關(guān)重要。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)集，包含瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄等。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，即數(shù)據(jù)是否真實(shí)反映用戶(hù)行為B.數(shù)據(jù)的一致性，不同來(lái)源的數(shù)據(jù)是否相互匹配C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時(shí)間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性，數(shù)據(jù)在展示時(shí)的視覺(jué)效果11、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來(lái)越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問(wèn)控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要用戶(hù)、企業(yè)和政府共同努力12、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）是重要的第一步。假設(shè)我們有一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下哪個(gè)不是EDA的主要目的？（）A.了解數(shù)據(jù)的分布和特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值C.直接建立數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型D.確定數(shù)據(jù)的質(zhì)量和缺失值情況13、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(lèi)型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖14、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施過(guò)程中，項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下哪個(gè)階段在項(xiàng)目管理中最為關(guān)鍵？（）A.需求分析B.設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)C.測(cè)試上線D.運(yùn)維監(jiān)控15、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢(xún)性能。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時(shí)間進(jìn)行查詢(xún)。以下哪種索引類(lèi)型最適合？（）A.B樹(shù)索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引二、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)如何影響電商行業(yè)的發(fā)展。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈合作伙伴選擇中的作用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在能源管理中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Spark框架，讀取一個(gè)包含用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)記錄的數(shù)據(jù)集，分析每個(gè)用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣，計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的平均消費(fèi)金額和購(gòu)買(mǎi)商品的種類(lèi)數(shù)量。2、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和Dask庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行主題建模。找出數(shù)據(jù)集中的主要主題和相關(guān)關(guān)鍵詞。3、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含旅游景點(diǎn)游客流量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出游客流量最大的10個(gè)景點(diǎn)，并計(jì)算這些景點(diǎn)的平均游客流量。4、（本題5分）使用Python的Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含電商平臺(tái)商品退換貨原因數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出最常見(jiàn)的10種退換貨原因，并計(jì)算每種原因的占比。5、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的航班動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理程序，及時(shí)更新航班的起降時(shí)間、延誤信息等。四、綜合分析題（本大題共