岳陽現(xiàn)代服務(wù)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析技術(shù)》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，共3頁岳陽現(xiàn)代服務(wù)職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)分析技術(shù)》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、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)組織擁有多個(gè)部門，每個(gè)部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標(biāo)準(zhǔn)。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標(biāo)準(zhǔn)B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù)，互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)2、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫和數(shù)據(jù)集市的選擇，正確的是：（）A.建立一個(gè)大型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，所有部門共享使用B.為每個(gè)部門分別建立數(shù)據(jù)集市，滿足個(gè)性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，再根據(jù)部門需求從倉(cāng)庫中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境，應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)3、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用4、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)5、在大數(shù)據(jù)可視化中，當(dāng)需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢(shì)時(shí)，以下哪種圖表類型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖6、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過濾和基于內(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C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用7、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景需要快速存儲(chǔ)和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）B.Cassandra（分布式寬列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫）D.Alloftheabove（以上皆是）8、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.TensorFlow9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索和查詢，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被優(yōu)化？（）A.倒排索引B.位圖索引C.全文索引D.以上都是10、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的排序和檢索操作，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法可能會(huì)發(fā)揮最佳效果？（）A.二叉搜索樹B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(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)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)預(yù)處理需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理12、大數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況13、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展和靈活的數(shù)據(jù)模型，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型通常被選擇？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫14、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤15、當(dāng)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建時(shí)，需要整合多個(gè)數(shù)據(jù)源的信息。以下哪種數(shù)據(jù)源對(duì)于了解用戶的興趣愛好最為關(guān)鍵？（）A.用戶的瀏覽歷史B.用戶的地理位置C.用戶的社交關(guān)系D.用戶的設(shè)備信息16、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析土壤、氣候和作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)化種植方案B.有助于預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格，指導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)C.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受到農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落后的限制D.由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和不確定性，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用前景不樂觀17、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估至關(guān)重要。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)集，包含瀏覽記錄、購(gòu)買記錄等。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，即數(shù)據(jù)是否真實(shí)反映用戶行為B.數(shù)據(jù)的一致性，不同來源的數(shù)據(jù)是否相互匹配C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時(shí)間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性，數(shù)據(jù)在展示時(shí)的視覺效果18、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19、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有很多優(yōu)點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫請(qǐng)求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）20、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(chǔ)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(cuò)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21、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，以下哪個(gè)階段需要與業(yè)務(wù)部門進(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22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)經(jīng)常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表23、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜，以下哪種聚類算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.以上都有可能24、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是25、某公司正在開展一項(xiàng)市場(chǎng)調(diào)研項(xiàng)目，需要分析大量的消費(fèi)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以了解消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品的滿意度和改進(jìn)需求。以下哪種自然語言處理技術(shù)對(duì)于提取關(guān)鍵信息和情感傾向最有幫助？（）A.詞法分析B.句法分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.情感分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何進(jìn)行員工績(jī)效評(píng)估。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)文化遺產(chǎn)保護(hù)和傳承？3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化廣告投放效果。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)處理中，如何解決數(shù)據(jù)傾斜問題？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在留學(xué)培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用，如留學(xué)國(guó)家選擇、院校申請(qǐng)成功率預(yù)測(cè)，以及留學(xué)服務(wù)的個(gè)性化定制。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）分析大數(shù)據(jù)在化妝品行業(yè)的應(yīng)用，如產(chǎn)品配方優(yōu)化、市場(chǎng)定位，以及消費(fèi)者肌膚數(shù)據(jù)的利用。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在陶瓷行業(yè)的應(yīng)用，如生產(chǎn)工藝監(jiān)控、產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估，以及藝術(shù)陶瓷的市場(chǎng)分析。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在玻璃行業(yè)的應(yīng)用，如玻璃制品工藝改進(jìn)、市場(chǎng)銷售預(yù)測(cè)，以及節(jié)能減排數(shù)據(jù)的分析。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Python語言和Spark框架，編寫一個(gè)程