西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁西安交通大學(xué)城市學(xué)院

《大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(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，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。以下關(guān)于列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)的比較，不準(zhǔn)確的是（）A.列式存儲(chǔ)適合于批量數(shù)據(jù)讀取和分析，行式存儲(chǔ)適合于頻繁的單行數(shù)據(jù)更新B.列式存儲(chǔ)能夠提高數(shù)據(jù)壓縮比，節(jié)省存儲(chǔ)空間C.行式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)查詢時(shí)的性能優(yōu)于列式存儲(chǔ)D.列式存儲(chǔ)對(duì)于只涉及少數(shù)列的查詢具有優(yōu)勢2、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集3、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法4、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(hào)燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來源對(duì)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5、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是6、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實(shí)時(shí)流處理。以下關(guān)于Storm的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯(cuò)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7、大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問題。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，包含了患者的敏感醫(yī)療信息，需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的同時(shí)確保患者隱私不被泄露。以下哪種方法最能有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.訪問控制和權(quán)限管理D.以上方法結(jié)合使用8、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.具有高可靠性和容錯(cuò)性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)負(fù)載均衡9、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)多種多樣，以下關(guān)于常見大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)具有高容錯(cuò)性和高擴(kuò)展性B.NoSQL數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且具備強(qiáng)大的事務(wù)處理能力C.分布式列式數(shù)據(jù)庫能夠高效存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.對(duì)象存儲(chǔ)可以存儲(chǔ)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、視頻等10、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析11、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)庫的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法12、對(duì)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13、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù)，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過自定義腳本和數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不適用14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.對(duì)傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理是一種常見的解決方法D.調(diào)整并行度有時(shí)可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響15、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個(gè)人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無關(guān)二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在金融衍生品定價(jià)中的應(yīng)用。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何助力精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展？3、（本題5分）簡述Spark相對(duì)于Hadoop的優(yōu)勢。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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、績效評(píng)估）的表進(jìn)行分析，找出工作效率最高的團(tuán)隊(duì)。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含酒店客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)的文件，分析影響客戶滿意度的關(guān)鍵因素。3、（本題5分）有一個(gè)包含電商退貨數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫，分析退貨的主要原因和趨勢。4、（本題5分）使用Python語言和Storm實(shí)時(shí)處理框架，處理實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)路口的車輛通行速度和擁堵情況，并將結(jié)果實(shí)時(shí)展示在電子地圖上。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的文本分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，提高分類準(zhǔn)確率。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）探討大