上海電力大學(xué)《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》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)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織2、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)的過程，哪一項(xiàng)描述是不準(zhǔn)確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個(gè)單詞生成鍵值對(duì)B.Reduce階段對(duì)相同單詞的鍵值對(duì)進(jìn)行合并和計(jì)數(shù)C.整個(gè)過程需要手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)傾斜問題3、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯(cuò)性的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.容錯(cuò)性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯(cuò)性，無需軟件層面的支持4、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(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常涵蓋整個(gè)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(wù)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(xì)C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)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5、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對(duì)模型性能影響不大6、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施過程中，項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下哪個(gè)階段在項(xiàng)目管理中最為關(guān)鍵？（）A.需求分析B.設(shè)計(jì)開發(fā)C.測(cè)試上線D.運(yùn)維監(jiān)控7、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用8、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9、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測(cè)模型需要不斷評(píng)估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個(gè)銷售預(yù)測(cè)模型，以下哪種方法最適合評(píng)估模型的性能？（）A.比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異，計(jì)算均方誤差等指標(biāo)B.觀察模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時(shí)間，訓(xùn)練時(shí)間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準(zhǔn)確性10、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，但由于資源限制無法處理全部數(shù)據(jù)，以下哪種采樣方法可能導(dǎo)致偏差較大？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.方便采樣11、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量和傳輸帶寬，以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證13、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)集市的應(yīng)用越來越廣泛。對(duì)于一個(gè)大型企業(yè)來說，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)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲(chǔ)整個(gè)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)14、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶畫像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個(gè)電商平臺(tái)，需要為用戶構(gòu)建畫像，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶畫像？（）A.用戶的購買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評(píng)價(jià)信息D.Alloftheabove（以上皆是）15、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲(chǔ)容量的方案。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性16、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮方面，有多種壓縮算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行高效的壓縮。以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIP壓縮算法B.LZ77壓縮算法C.游程編碼壓縮算法D.霍夫曼編碼壓縮算法17、在一個(gè)大型金融機(jī)構(gòu)中，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow18、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力19、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，解決業(yè)務(wù)問題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，無需了解業(yè)務(wù)背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，提升分析能力20、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化物流路徑規(guī)劃，降低運(yùn)輸成本B.有助于實(shí)現(xiàn)庫存的精準(zhǔn)管理和預(yù)測(cè)C.大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化程度較低D.能夠?qū)崟r(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸狀態(tài)，提高物流服務(wù)的透明度21、在選擇大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案時(shí)，需要考慮諸多因素。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且要求能夠快速查詢和更新數(shù)據(jù)，以下哪種存儲(chǔ)方案可能不太合適？（）A.HBaseB.MongoDBC.MySQLD.Cassandra22、某電商平臺(tái)擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、評(píng)價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)23、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢(shì)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫24、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25、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋等步驟，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.結(jié)果解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行D.數(shù)據(jù)挖掘的過程只需要進(jìn)行一次，不需要進(jìn)行多次迭代和優(yōu)化二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)影視娛樂產(chǎn)業(yè)的影響有哪些？2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的庫存管理中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)聚合在大數(shù)據(jù)分析中的作用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在美甲行業(yè)的應(yīng)用，如美甲款式設(shè)計(jì)、客戶消費(fèi)習(xí)慣分析，以及美甲店的經(jīng)營策略。2、（本題5分）對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)投入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高研發(fā)效率。3、（本題5分）分析某電商平臺(tái)的商品售后咨詢數(shù)據(jù)，改進(jìn)售后服務(wù)流程。4、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品行業(yè)的應(yīng)用，如食品安全追溯、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)，以及數(shù)據(jù)的全鏈條管理。5、（本題5分）根據(jù)某城市的停車場(chǎng)使用數(shù)據(jù)，優(yōu)化停車場(chǎng)管理。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Pytho