鹽城工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)鹽城工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在處理實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)流時(shí)，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點(diǎn)C.Kafka中的消息一旦被消費(fèi)就會(huì)立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機(jī)制2、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3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。以下哪種技術(shù)或方法常用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.訪問控制D.以上都是5、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)存在，不需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)之間通常通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓?fù)銪.環(huán)形拓?fù)銫.總線拓?fù)銬.樹形拓?fù)?、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和應(yīng)用，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋和應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行B.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行決策和行動(dòng)C.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用只需要數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用需要不斷地進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整8、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目，需要分析大量的天體觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲(chǔ)和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用9、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是10、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢(shì)C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對(duì)延遲要求極高的場(chǎng)景11、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）12、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景中，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過分析交通大數(shù)據(jù)來優(yōu)化城市的交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車輛的品牌和型號(hào)D.道路的建設(shè)年份13、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯(cuò)誤，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源相同，沒有區(qū)別16、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育17、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過算法推測(cè)填充缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理19、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見的并行方式。如果一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以分解為多個(gè)相互獨(dú)立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可20、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段通常需要花費(fèi)最多的時(shí)間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評(píng)估二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)世系，與數(shù)據(jù)血緣和沿襲的關(guān)系是什么？2、（本題5分）簡(jiǎn)述MapReduce編程模型的原理。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在酒店行業(yè)的作用。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)一家大型企業(yè)的員工績(jī)效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出影響績(jī)效的關(guān)鍵因素，并制定相應(yīng)的激勵(lì)措施。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在攝影行業(yè)的應(yīng)用，如攝影風(fēng)格流行趨勢(shì)、客戶喜好分析，以及攝影作品的后期處理優(yōu)化。3、（本題5分）根據(jù)某在線醫(yī)療平臺(tái)的患者復(fù)診數(shù)據(jù)，評(píng)估治療效果和患者滿意度。4、（本題5分）對(duì)一家連鎖餐飲企業(yè)的食材采購(gòu)成本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，降低成本。5、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺(tái)的遠(yuǎn)程醫(yī)療數(shù)據(jù)