華東師范大學《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的構建至關重要。以下關于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常涵蓋整個企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務部門或主題B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)粒度較粗，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細C.數(shù)據(jù)集市的建設成本通常低于數(shù)據(jù)倉庫D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源相同，沒有區(qū)別2、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，數(shù)據(jù)血緣關系的追蹤非常重要。假設一個數(shù)據(jù)分析報告依賴多個數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關于數(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)錯誤時有用，正常情況下無需關注C.建立數(shù)據(jù)血緣關系會增加系統(tǒng)的復雜性，應盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關系難以追蹤和維護，對數(shù)據(jù)分析沒有實際幫助3、在大數(shù)據(jù)的流處理中，窗口操作是常見的處理方式。假設我們需要對數(shù)據(jù)流進行按時間窗口的統(tǒng)計分析，以下哪種窗口類型不適合用于實時性要求較高的場景？（）A.滾動窗口B.滑動窗口C.會話窗口D.固定窗口4、大數(shù)據(jù)中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關于情感分析的應用場景和方法，哪項描述不準確？（）A.情感分析可應用于社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析和產(chǎn)品評價等領域B.基于詞典的方法通過查找預定義的情感詞來判斷情感傾向C.機器學習方法，如樸素貝葉斯和支持向量機，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡單的正面、負面和中性情感，無法識別更復雜的情感5、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進行驗證和評估。假設一個大數(shù)據(jù)分析項目得出了關于市場趨勢的預測。以下哪種方法最能有效地驗證這個預測的準確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進行對比B.專家評估C.模擬實驗D.以上方法結(jié)合使用6、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關于分布式文件系統(tǒng)的特點，哪一項描述不準確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲B.具有高可靠性和容錯性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)的自動負載均衡7、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域有廣泛的應用。以下關于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預測疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用可能會導致患者隱私泄露的風險增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復雜性，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應用效果并不顯著8、當處理來自多個不同數(shù)據(jù)源的異構數(shù)據(jù)時，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和統(tǒng)一管理，以下哪種方法通常是首選？（）A.建立數(shù)據(jù)倉庫B.使用ETL工具C.開發(fā)定制的數(shù)據(jù)接口D.直接將數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)庫中9、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化變得越來越重要，以下關于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性10、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、評價記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進行精準的商品推薦，需要對這些數(shù)據(jù)進行深入的分析。在這個過程中，以下哪項技術不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預處理B.關聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)11、在大數(shù)據(jù)存儲方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應用。假設一個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。以下關于HDFS的特點，哪一項是不正確的？（）A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯性B.數(shù)據(jù)存儲在多個節(jié)點上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構，NameNode負責管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)12、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構化數(shù)據(jù)，如文本、圖像等。假設我們有大量的產(chǎn)品評論文本數(shù)據(jù)，想要提取其中的關鍵信息。以下哪種技術最適用？（）A.數(shù)據(jù)倉庫技術，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構化格式B.自然語言處理（NLP）技術，理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，對文本進行分類D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢語言，篩選出關鍵文本13、在大數(shù)據(jù)的采樣技術中，分層采樣常用于保持數(shù)據(jù)的分布特征。假設我們有一個包含不同年齡段人群的數(shù)據(jù)集，需要進行采樣。以下關于分層采樣的說法，哪一項是正確的？（）A.按照年齡段進行隨機采樣，保證每個年齡段都有樣本被抽取B.對每個年齡段分別進行全采樣C.只對人數(shù)較多的年齡段進行采樣D.隨機選擇一部分樣本，不考慮年齡段的分布14、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)，以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對數(shù)據(jù)進行簡單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點進行定制化處理15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，以下哪種措施是至關重要的？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮16、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮是一種常用的技術，以下關于數(shù)據(jù)壓縮的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)的存儲和傳輸效率C.數(shù)據(jù)壓縮只適用于文本數(shù)據(jù)，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)壓縮需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和應用場景選擇合適的壓縮算法17、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。假設我們有一個網(wǎng)絡流量數(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.基于機器學習的方法，如使用支持向量機C.基于深度學習的方法，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18、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策成為一種趨勢，以下關于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策可以提高決策的準確性和科學性B.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系C.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策只適用于企業(yè)管理，不適用于政府決策和社會治理D.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家等專業(yè)人才19、在大數(shù)據(jù)存儲中，索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢效率。假設一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，經(jīng)常需要根據(jù)某個字段進行查詢。以下哪種索引類型可能最適合？（）A.B樹索引，適用于范圍查詢B.哈希索引，快速定位特定值C.位圖索引，適用于布爾型字段D.以上索引類型效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)分布20、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領域的應用包括疾病預測、醫(yī)療影像分析、健康管理等，以下關于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領域應用的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預測和預防，提高醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療影像分析，提高診斷的準確性和速度C.大數(shù)據(jù)可以用于健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領域的應用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機構進行數(shù)據(jù)共享21、在大數(shù)據(jù)分析中，關聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關性。以下關于關聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助商家發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購買B.關聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個關鍵指標C.關聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果總是準確無誤的，無需進一步驗證D.可以通過調(diào)整支持度和置信度的閾值來獲得更有意義的關聯(lián)規(guī)則22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉庫的架構設計需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉庫B.實時數(shù)據(jù)倉庫C.混合數(shù)據(jù)倉庫D.以上都不合適23、大數(shù)據(jù)的存儲方式多種多樣，NoSQL數(shù)據(jù)庫就是其中之一。以下關于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點，哪一項描述不太準確？（）A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型，能夠適應不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構B.通常不支持事務處理，數(shù)據(jù)一致性要求相對較低C.適合存儲結(jié)構化數(shù)據(jù)，對于復雜查詢的處理能力較強D.具有良好的可擴展性，能夠輕松應對數(shù)據(jù)量的增長24、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索和查詢，以下哪種索引結(jié)構通常被優(yōu)化？（）A.倒排索引B.位圖索引C.全文索引D.以上都是25、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對海量文本數(shù)據(jù)進行分類。假設有一個包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集，需要將其分為不同的類別，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下哪種機器學習算法在文本分類任務中表現(xiàn)較好？（）A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹D.隨機森林26、在大數(shù)據(jù)應用中，數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。假設有一個關于銷售業(yè)績的大數(shù)據(jù)集，需要展示不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷售趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具可能最適合？（）A.TableauB.ExcelC.PowerBID.Alloftheabove（以上皆是）27、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術，以下關于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個小塊，分別進行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計算框架，如MapReduce、Spark等28、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應用能夠提升服務質(zhì)量，以下關于大數(shù)據(jù)在電信中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡資源配置，提升網(wǎng)絡性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應用主要集中在客戶服務方面，對網(wǎng)絡運營的作用有限D(zhuǎn).能夠識別欺詐行為，保障用戶權益29、在大數(shù)據(jù)的存儲和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設一個在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個用戶同時訂票時數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場景？（）A.強一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合30、在大數(shù)據(jù)的應用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設一個在線購物平臺要為用戶提供個性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含用戶興趣標簽數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行相似用戶推薦，為用戶找到興趣相投的伙伴。2、（本題5分）基于HBase，設計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)（如移動設備的定位信息）的系統(tǒng)，支持軌跡查詢和相似軌跡分析。3、（本題5分）運用Java語言和Hive數(shù)據(jù)倉庫，編寫一個查詢語句，對一個包含數(shù)十億行銷售數(shù)據(jù)的表進行分析。要求計算不同產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售額和利潤，并找出最暢銷的產(chǎn)品和地區(qū)。4、（本題5分）運用Java語言和Kylin多維分析引擎，構建一個數(shù)據(jù)立方體，對一個包含用戶信用評級數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行多維分析。能夠快速回答諸如“不同職業(yè)用戶的信用評級分布”等問題。5、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，對一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集進行自然語言處理任務，如文本生成、機器