南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)A》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)A》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)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理2、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(jià)值的信息。以下關(guān)于文本分析流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先進(jìn)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(yùn)用特征提取技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為可計(jì)算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進(jìn)行分析D.文本分析的結(jié)果無需進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)3、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖4、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以考慮多個(gè)因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡(jiǎn)單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時(shí)間序列分析5、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)傾斜的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過長B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會(huì)出現(xiàn)在分布式計(jì)算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜6、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)傾斜問題，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)分區(qū)B.增加并行度C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)預(yù)處理7、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。以下關(guān)于協(xié)同過濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.協(xié)同過濾推薦算法依賴用戶的行為數(shù)據(jù)，基于內(nèi)容的推薦算法依賴物品的特征B.協(xié)同過濾推薦算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響，基于內(nèi)容的推薦算法則相對(duì)較少C.基于內(nèi)容的推薦算法能夠?yàn)樾掠脩籼峁┯行У耐扑]，協(xié)同過濾推薦算法對(duì)新用戶存在冷啟動(dòng)問題D.協(xié)同過濾推薦算法的推薦結(jié)果多樣性通常比基于內(nèi)容的推薦算法好8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市有不同的應(yīng)用場(chǎng)景。如果一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，更適合采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)集市C.兩者都可以，效果相同D.兩者都不適用9、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，以下哪種數(shù)據(jù)庫通常被使用？（）A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是10、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有重要應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制B.有助于預(yù)測(cè)道路擁堵情況，為出行者提供實(shí)時(shí)導(dǎo)航C.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只能用于城市交通，對(duì)高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強(qiáng)安全管理11、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念也在不斷演進(jìn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)部門，每個(gè)部門都有自己特定的數(shù)據(jù)需求和分析視角。在這種情況下，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的子集，針對(duì)特定部門或主題B.數(shù)據(jù)集市包含企業(yè)級(jí)的綜合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)集市的子集，針對(duì)特定部門或主題C.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相互獨(dú)立的，沒有包含關(guān)系D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是相同的概念，只是名稱不同12、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估是一個(gè)重要環(huán)節(jié)。如果數(shù)據(jù)存在大量的噪聲和異常值，會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生什么影響？（）A.可能導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差B.不會(huì)有任何影響，分析算法會(huì)自動(dòng)處理C.會(huì)提高分析的效率和準(zhǔn)確性D.只會(huì)影響可視化效果，不影響分析模型13、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)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(gè)不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)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14、對(duì)于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，以下哪種技術(shù)可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會(huì)存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理二、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)如何挖掘社交媒體中的商業(yè)價(jià)值。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)智慧城市的建設(shè)？3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化供應(yīng)鏈管理？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，對(duì)一個(gè)包含房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)，考慮房屋面積、地理位置等因素的影響。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含電商銷售數(shù)據(jù)的文件，分析不同商品類別在不同地區(qū)的銷售情況，繪制相應(yīng)的可視化圖表。3、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個(gè)包含在線課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出學(xué)習(xí)時(shí)長最長的10個(gè)課程，并計(jì)算它們的平均學(xué)習(xí)時(shí)長。4、（本題5分）使用Java語言和Elasticsearch搜索引擎，開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來快速搜索和檢索大量的法律文檔。數(shù)據(jù)包括案例、法條等，要求能夠根據(jù)關(guān)鍵詞和法律條款準(zhǔn)確返回相關(guān)內(nèi)容。5、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市交通擁堵指數(shù)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出擁堵指數(shù)最高的10個(gè)路段，并計(jì)算這些路段的平均擁堵指數(shù)。四、綜合分析題（本大題共3