麗江文化旅游學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實驗》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁麗江文化旅游學(xué)院

《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實驗》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、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)中提取有價值的信息。以下關(guān)于文本分析流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.首先進行文本數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運用特征提取技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為可計算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進行分析D.文本分析的結(jié)果無需進行評估和驗證，直接應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)2、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時，常常需要對數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理。假設(shè)一個包含了用戶購物行為的數(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.通過統(tǒng)計方法填充缺失值，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，并使用聚類算法識別和處理異常值C.對缺失值進行隨機填充，保留重復(fù)數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進行分析3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項常見任務(wù)。假設(shè)我們有一個包含大量重復(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.使用哈希表進行去重B.對數(shù)據(jù)進行排序后去重C.逐個比較數(shù)據(jù)元素進行去重D.利用數(shù)據(jù)庫的去重功能4、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對用戶數(shù)據(jù)進行分析，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5、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)一個能源公司想要通過大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實現(xiàn)這一目標？（）A.分析能源設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障B.監(jiān)測用戶的能源使用習(xí)慣，提供節(jié)能建議C.優(yōu)化能源分配和調(diào)度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運用，實現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化6、在大數(shù)據(jù)存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。如果主要進行頻繁的列查詢操作，以下哪種存儲方式更合適？（）A.列式存儲B.行式存儲C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小7、假設(shè)一個大數(shù)據(jù)項目需要對海量的文本數(shù)據(jù)進行情感分析，以下哪種技術(shù)或工具最有可能被用于此任務(wù)？（）A.機器學(xué)習(xí)算法B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.數(shù)據(jù)清洗軟件D.傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法8、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個包含客戶消費行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法9、當處理大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù)時，例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù)，需要特殊的處理方法。假設(shè)要分析一個地區(qū)多年的氣溫變化趨勢。以下哪種技術(shù)最適合處理這種時空數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.空間索引B.時間序列分析C.地理信息系統(tǒng)（GIS）D.以上技術(shù)結(jié)合使用10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過算法推測填充缺失值D.對缺失值不做任何處理11、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測和庫存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險管理和決策支持，提高企業(yè)的競爭力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)12、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設(shè)我們有一個包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潛在的共同因子C.線性判別分析（LDA），用于分類問題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維13、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計算框架的容錯機制至關(guān)重要。以下關(guān)于容錯機制的描述，哪一項是不正確的？（）A.容錯機制可以通過數(shù)據(jù)備份、檢查點設(shè)置和任務(wù)重試等方式實現(xiàn)B.當某個節(jié)點或任務(wù)失敗時，系統(tǒng)能夠自動重新分配任務(wù)，確保計算的繼續(xù)進行C.容錯機制會增加系統(tǒng)的開銷，但可以保證計算結(jié)果的準確性和可靠性D.為了提高性能，在某些情況下可以適當降低容錯機制的級別或關(guān)閉容錯功能14、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實時流處理。以下關(guān)于Storm的特點，哪一項是錯誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯15、對于一個需要實時處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，例如實時監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫16、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達信息。假設(shè)我們要展示一個地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度17、在大數(shù)據(jù)項目中，性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)處理任務(wù)的執(zhí)行時間過長，以下哪種方法可能有助于提高性能？（）A.增加計算資源B.優(yōu)化算法和代碼C.調(diào)整數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)D.Alloftheabove（以上皆是）18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以使用多種方法，如數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)對比等C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估只需要在數(shù)據(jù)處理的開始階段進行，不需要在整個數(shù)據(jù)處理過程中進行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標體系19、對于一個不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持數(shù)據(jù)的實時更新和一致性，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵？（）A.增量計算B.批量處理C.全量計算D.數(shù)據(jù)緩存20、當處理大數(shù)據(jù)中的實時流數(shù)據(jù)時，需要選擇合適的技術(shù)來確保數(shù)據(jù)的及時處理和分析。假設(shè)有一個金融交易系統(tǒng)，需要實時監(jiān)控和分析每一筆交易數(shù)據(jù)，以檢測異常交易行為。以下哪種技術(shù)最適合處理這種實時流數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop21、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴展性和性能？（）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HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis22、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯機制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運行在Hadoop集群上，無法獨立部署23、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實時處理需求日益增加。假設(shè)一個金融交易系統(tǒng)需要實時監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce24、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)計的方法，如計算均值和標準差B.基于機器學(xué)習(xí)的方法，如使用支持向量機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)特點和需求25、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要以有效的方式呈現(xiàn)給決策者。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)分析項目得出了關(guān)于市場競爭態(tài)勢的結(jié)論。以下哪種報告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策？（）A.詳細的技術(shù)報告B.簡潔的摘要報告C.交互式的可視化儀表盤D.以上形式結(jié)合使用26、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，新的編程模型不斷涌現(xiàn)。假設(shè)要開發(fā)一個高效的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序。以下哪種編程模型最適合提高開發(fā)效率和程序性能？（）A.傳統(tǒng)的面向過程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.基于特定大數(shù)據(jù)框架的編程模型27、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對稱加密B.非對稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密28、假設(shè)一個社交媒體平臺擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評論、私信等。為了對這些文本數(shù)據(jù)進行情感分析，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.機器學(xué)習(xí)中的支持向量機算法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29、在大數(shù)據(jù)分析項目中，項目管理和團隊協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的特點，哪一項是不準確的？（）A.大數(shù)據(jù)項目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項目管理方法B.團隊成員需要具備跨領(lǐng)域的知識和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機制D.大數(shù)據(jù)項目的周期較短，通常能夠在短時間內(nèi)完成并交付成果30、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點的描述，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計量B.數(shù)據(jù)類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個數(shù)據(jù)管道，將來自不同數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、傳感器）的數(shù)據(jù)進行整合和傳輸，以便進行后續(xù)的處理和分析。2、（本題5分）用Java實現(xiàn)一個程序，處理一個包含手機應(yīng)用內(nèi)存占用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出內(nèi)存占用最大的5個應(yīng)用，并計算它們的平均內(nèi)存占用。3、（本題5分）用Python語言和Hive數(shù)據(jù)倉庫，編寫一個查詢語句，對一個包含大量社交媒體用戶互動數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行分析。找出最活躍的用戶和熱門話題。4、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含用戶在線學(xué)習(xí)課程選擇數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行分析，找出最受歡迎的課程和學(xué)習(xí)趨勢。5、（本題5分）有一個包含交通違章數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出違章次數(shù)最多的