吉首大學張家界學院《大數(shù)據(jù)原理與應(yīng)用實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁吉首大學張家界學院《大數(shù)據(jù)原理與應(yīng)用實踐》

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15個小題，每小題1分，共15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、在進行大數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理以提高分析的準確性。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)標準化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是2、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機分區(qū)3、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）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4、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，產(chǎn)生了大量的實時數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時，以下哪個因素對于保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性最為關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理5、大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，涵蓋了眾多領(lǐng)域。假設(shè)一個城市想要利用大數(shù)據(jù)改善交通擁堵狀況。以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的擁堵情況B.實時監(jiān)控車輛位置，動態(tài)調(diào)整交通信號燈C.收集市民的出行偏好，優(yōu)化公交線路規(guī)劃D.以上方法綜合運用，實現(xiàn)全面的交通優(yōu)化6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤7、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進行機器學習模型的訓練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提??？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析8、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個組織擁有多個部門，每個部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標準。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標準B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù)，互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)9、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一個是不準確的？（）A.回歸分析可以用于預(yù)測連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡單的形式C.回歸分析只能處理兩個變量之間的關(guān)系，不能處理多個變量D.可以通過評估回歸模型的擬合優(yōu)度來判斷其準確性10、在大數(shù)據(jù)分析項目中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個預(yù)測模型，用于預(yù)測股票價格的走勢。以下哪種評估指標最適合衡量該模型的性能？（）A.準確率B.召回率C.均方誤差D.F1值11、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來自多個不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣12、對于一個需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是13、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個電商平臺的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時，需要確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實現(xiàn)這一目標？（）A.數(shù)據(jù)復制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取14、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項說法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(shù)據(jù)重復是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無需再進行維護和更新15、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設(shè)一個大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何進行游戲市場趨勢分析。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進行數(shù)據(jù)血緣的性能優(yōu)化？3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用場景。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的作用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個程序來存儲和查詢學術(shù)論文的引用關(guān)系數(shù)據(jù)，例如找出被引用次數(shù)最多的論文和引用關(guān)系最復雜的研究領(lǐng)域。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含金融市場交易數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出波動幅度最大的5種金融產(chǎn)品，并計算它們的平均波動幅度。3、（本題5分）利用Flink的狀態(tài)管理功能，對一個實時的金融交易數(shù)據(jù)流進行處理，計算每個客戶的賬戶余額，并在余額低于閾值時發(fā)出提醒。4、（本題5分）運用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫，開發(fā)一個程序來緩存在線教育平臺的課程視頻片段，以提高視頻播放的流暢度，同時要處理緩存的更新和刪除。5、（本題5分）用Scala實現(xiàn)一個程序，處理來自能源監(jiān)測系統(tǒng)的大量能源消耗數(shù)據(jù)。找出能源消耗最高的10個時間段，并計算這些時間段的平均能源消耗。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）綜合研究大數(shù)據(jù)在酒店行業(yè)的應(yīng)用，如客房預(yù)訂預(yù)測、客戶忠誠度管理，以及酒店服務(wù)的質(zhì)量