石家莊信息工程職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要對(duì)海量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)或工具最有可能被用于此任務(wù)？（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.數(shù)據(jù)清洗軟件D.傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法2、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，以下哪種分布式計(jì)算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow3、在處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種模型常用于預(yù)測(cè)未來(lái)值？（）A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型4、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)行為進(jìn)行實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)架構(gòu)較為合適？（）A.離線計(jì)算架構(gòu)B.實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)C.混合計(jì)算架構(gòu)D.以上都不合適5、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(mén)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(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車(chē)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6、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理中，以下關(guān)于確定項(xiàng)目需求的描述，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.需要與業(yè)務(wù)部門(mén)充分溝通，了解其實(shí)際需求和期望B.只關(guān)注當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求，不需要考慮未來(lái)的發(fā)展C.對(duì)需求進(jìn)行詳細(xì)的分析和文檔化，確保各方理解一致D.評(píng)估需求的可行性和優(yōu)先級(jí)7、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域，沒(méi)有相互交叉和融合的部分8、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，以下哪個(gè)階段需要與業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行密切溝通和協(xié)作？（）A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測(cè)試D.上線運(yùn)維9、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)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(guò)濾的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過(guò)濾比基于物品的協(xié)同過(guò)濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過(guò)濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過(guò)濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過(guò)濾只適用于小型數(shù)據(jù)集10、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對(duì)內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制11、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，情感分析是一個(gè)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)我們有大量的微博文本數(shù)據(jù)，需要判斷每條微博所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析？（）A.基于詞典的方法，根據(jù)預(yù)定義的情感詞庫(kù)進(jìn)行判斷B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使用分類(lèi)算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分類(lèi)D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求12、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要提供個(gè)性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用13、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.TensorFlow14、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15、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要使用分布式計(jì)算框架來(lái)提高計(jì)算效率。假設(shè)有一個(gè)計(jì)算任務(wù)需要對(duì)數(shù)十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，以下哪種分布式計(jì)算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)具有優(yōu)勢(shì)？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的版本控制？2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈合作伙伴選擇中的作用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在能源消費(fèi)分析中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Scala編寫(xiě)一個(gè)程序，處理來(lái)自傳感器網(wǎng)絡(luò)的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的過(guò)濾，只保留溫度超過(guò)50度的記錄，并計(jì)算這些記錄的平均值。2、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含網(wǎng)絡(luò)廣告點(diǎn)擊數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出點(diǎn)擊率最高的廣告和對(duì)應(yīng)的點(diǎn)擊次數(shù)。3、（本題5分）用Java編寫(xiě)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含電商平臺(tái)商品收藏?cái)?shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出收藏?cái)?shù)量最多的10種商品，并計(jì)算它們的平均收藏?cái)?shù)量。4、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢大量的醫(yī)院掛號(hào)數(shù)據(jù)，包括患者姓名、科室、醫(yī)生、掛號(hào)時(shí)間等，并能夠根據(jù)科室和醫(yī)生進(jìn)行工作量統(tǒng)計(jì)。5、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含電商用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶在瀏覽過(guò)程中的行為模式。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、