煙臺(tái)南山學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁煙臺(tái)南山學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》

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、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.需要明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃B.風(fēng)險(xiǎn)管理是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的重要環(huán)節(jié)，但不是必需的C.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的溝通和協(xié)作對于項(xiàng)目的成功實(shí)施非常關(guān)鍵D.要對項(xiàng)目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評(píng)估2、在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種可視化工具常用于展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.雷達(dá)圖3、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）是重要的第一步。假設(shè)我們有一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下哪個(gè)不是EDA的主要目的？（）A.了解數(shù)據(jù)的分布和特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值C.直接建立數(shù)據(jù)的預(yù)測模型D.確定數(shù)據(jù)的質(zhì)量和缺失值情況4、在大數(shù)據(jù)分析中，為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時(shí)間序列分析D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)機(jī)制至關(guān)重要。以下關(guān)于容錯(cuò)機(jī)制的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.容錯(cuò)機(jī)制可以通過數(shù)據(jù)備份、檢查點(diǎn)設(shè)置和任務(wù)重試等方式實(shí)現(xiàn)B.當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)或任務(wù)失敗時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)重新分配任務(wù)，確保計(jì)算的繼續(xù)進(jìn)行C.容錯(cuò)機(jī)制會(huì)增加系統(tǒng)的開銷，但可以保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.為了提高性能，在某些情況下可以適當(dāng)降低容錯(cuò)機(jī)制的級(jí)別或關(guān)閉容錯(cuò)功能6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，經(jīng)常需要根據(jù)某個(gè)字段進(jìn)行查詢。以下哪種索引類型可能最適合？（）A.B樹索引，適用于范圍查詢B.哈希索引，快速定位特定值C.位圖索引，適用于布爾型字段D.以上索引類型效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)分布7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)日益嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)公司在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種做法符合合規(guī)要求？（）A.在未獲得用戶明確同意的情況下，將用戶數(shù)據(jù)用于第三方營銷B.對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理后，無需再遵循隱私法規(guī)C.建立完善的數(shù)據(jù)隱私管理制度，定期進(jìn)行合規(guī)審計(jì)D.只要數(shù)據(jù)不涉及敏感信息，就可以隨意使用8、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠滿足高并發(fā)和低延遲的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是9、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的圖數(shù)據(jù)時(shí)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，需要特殊的算法和技術(shù)。假設(shè)要找出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.深度優(yōu)先搜索算法B.廣度優(yōu)先搜索算法C.PageRank算法D.最短路徑算法10、大數(shù)據(jù)在市場營銷中的應(yīng)用能夠帶來諸多好處，以下哪一項(xiàng)不是其帶來的好處？（）A.更精準(zhǔn)的市場細(xì)分B.更有效的客戶關(guān)系管理C.降低營銷成本D.消除市場競爭11、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，混合存儲(chǔ)模式逐漸受到關(guān)注。以下關(guān)于混合存儲(chǔ)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.混合存儲(chǔ)結(jié)合了傳統(tǒng)磁盤存儲(chǔ)和新興的閃存存儲(chǔ)的優(yōu)勢B.它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率和重要性，將數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地分配到不同的存儲(chǔ)介質(zhì)上C.混合存儲(chǔ)能夠提高存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能和成本效益，但管理復(fù)雜度較低D.對于經(jīng)常訪問的熱數(shù)據(jù)，可以存儲(chǔ)在閃存中，以提高訪問速度12、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如果數(shù)據(jù)集中存在異常值，以下哪種處理方法可能不太恰當(dāng)？（）A.識(shí)別并刪除異常值B.對異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值進(jìn)行處理D.忽略異常值，不進(jìn)行任何處理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、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種方法，如數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)對比等C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)處理的開始階段進(jìn)行，不需要在整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程中進(jìn)行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系15、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈需求預(yù)測中的方法。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)對食品安全監(jiān)管的幫助有哪些？3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)如何預(yù)測物流需求。4、（本題5分）解釋Storm框架在流處理中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Kylin多維分析引擎，構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)立方體，對一個(gè)包含用戶信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分析。能夠快速回答諸如“不同職業(yè)用戶的信用評(píng)級(jí)分布”等問題。2、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的在線教育課程學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)，包括學(xué)生ID、課程ID、學(xué)習(xí)時(shí)長、考試成績等，并能夠生成學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度報(bào)告。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個(gè)包含在線游戲玩家行為數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出游戲時(shí)長最長的10個(gè)玩家，并計(jì)算他們的平均游戲時(shí)長。4、（本題5分）使用Hive編寫一個(gè)查詢，分析一個(gè)包含網(wǎng)站訪問日志的大數(shù)據(jù)表，統(tǒng)計(jì)不同時(shí)間段（如每小時(shí)、每天、每周）的訪問量，并找出訪問量最高的頁面。5、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢海量氣象數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、氣壓、風(fēng)速）的系統(tǒng)，支持按地區(qū)和時(shí)間范圍查詢。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）研究某在線旅游平臺(tái)的旅游攻略分享數(shù)據(jù)，提升平