首都師范大學(xué)科德學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁首都師范大學(xué)科德學(xué)院

《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險控制中的應(yīng)用，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過分析客戶的信用記錄和交易行為評估信用風(fēng)險B.能夠?qū)崟r監(jiān)測市場動態(tài)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險控制中的應(yīng)用主要依賴于人工分析，自動化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐檢測，保障金融交易安全2、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場營銷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個公司想要通過大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費(fèi)金額B.客戶的社交媒體活動和興趣愛好C.客戶的人口統(tǒng)計信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)3、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(shù)，以下關(guān)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(jìn)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4、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要處理缺失值。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪種處理缺失值的方法可能會引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄5、大數(shù)據(jù)的發(fā)展對數(shù)據(jù)管理提出了新的要求。假設(shè)一個企業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長，以下關(guān)于數(shù)據(jù)管理策略的調(diào)整，正確的是：（）A.繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，增加硬件投入B.采用分布式的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫C.減少數(shù)據(jù)的收集和存儲，只保留關(guān)鍵數(shù)據(jù)D.不改變現(xiàn)有管理策略，等待技術(shù)成熟后再進(jìn)行調(diào)整6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響數(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7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作，完成后無需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門的協(xié)作和溝通8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于無損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮，文本數(shù)據(jù)適合無損壓縮D.無損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低9、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(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)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(fù)載均衡10、大數(shù)據(jù)的價值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測客戶的信用風(fēng)險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型11、大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險包括數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)丟失等B.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險需要采用多種安全技術(shù)進(jìn)行防范C.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險只存在于數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中，不存在于數(shù)據(jù)處理過程中D.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行應(yīng)對12、在大數(shù)據(jù)應(yīng)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(shè)有一個關(guān)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）13、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時，內(nèi)存計算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢？（）A.更快的計算速度B.更好的容錯性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，為了優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢性能，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被用于大規(guī)模數(shù)據(jù)？（）A.B樹索引B.位圖索引C.哈希索引D.全文索引15、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時，以下哪種特征提取方法效果較好？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在投資決策中的支持策略。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)資源管理中的應(yīng)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）大數(shù)據(jù)如何助力慈善事業(yè)的發(fā)展？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的用戶瀏覽商品分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行商品分類熱度分析，找出最熱門的商品分類。2、（本題5分）基于HBase，設(shè)計并實(shí)現(xiàn)一個存儲和查詢海量地理位置數(shù)據(jù)（如經(jīng)緯度、地址）的系統(tǒng)，支持附近地點(diǎn)的查詢功能。3、（本題5分）使用SparkStreaming，對一個實(shí)時的社交媒體評論數(shù)據(jù)流進(jìn)行情感分析，實(shí)時監(jiān)測公眾對某個話題的態(tài)度變化。4、（本題5分）運(yùn)用Spark的MLlib，對一個包含電影評分?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行推薦系統(tǒng)建模，為用戶推薦可能喜歡的電影。5、（本題5分）基于Hive，對一個包含員工工作記錄（如項(xiàng)目參與、工作時間、績效評估）的表進(jìn)行分析，找出工作效率最高的團(tuán)隊(duì)。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）探討大數(shù)據(jù)在橡膠行業(yè)的應(yīng)用，如橡膠制品質(zhì)量監(jiān)控、生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)，以及市場份額的評估。2、（本題10