棗莊學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)競(jìng)賽》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)棗莊學(xué)院

《大數(shù)據(jù)專業(yè)競(jìng)賽》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20個(gè)小題，每小題1分，共20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)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖2、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3、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4、在大數(shù)據(jù)的采樣技術(shù)中，分層采樣常用于保持?jǐn)?shù)據(jù)的分布特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同年齡段人群的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行采樣。以下關(guān)于分層采樣的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.按照年齡段進(jìn)行隨機(jī)采樣，保證每個(gè)年齡段都有樣本被抽取B.對(duì)每個(gè)年齡段分別進(jìn)行全采樣C.只對(duì)人數(shù)較多的年齡段進(jìn)行采樣D.隨機(jī)選擇一部分樣本，不考慮年齡段的分布5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實(shí)時(shí)流處理。以下關(guān)于Storm的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯(cuò)性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯6、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。以下關(guān)于特征工程的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征B.特征工程可以提高數(shù)據(jù)分析模型的準(zhǔn)確性C.特征工程只適用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法D.特征選擇和特征構(gòu)建是特征工程的重要步驟7、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒(méi)有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)8、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值時(shí)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.主成分分析C.異常檢測(cè)算法D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化9、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL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)ETL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10、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)11、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持海量小文件的存儲(chǔ)和訪問(wèn)，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是12、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量的缺失值、錯(cuò)誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)備份13、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要從多個(gè)來(lái)源（如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、傳感器等）收集數(shù)據(jù)，并將其整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）14、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分時(shí)，以下哪種方法可以自動(dòng)確定細(xì)分的類別數(shù)量？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.以上都不行15、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16、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(wèn)控制D.以上都是17、大數(shù)據(jù)分析方法有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇C.分類分析用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法18、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。以下關(guān)于自主訪問(wèn)控制和強(qiáng)制訪問(wèn)控制的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.自主訪問(wèn)控制由數(shù)據(jù)所有者決定訪問(wèn)權(quán)限，強(qiáng)制訪問(wèn)控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設(shè)定B.強(qiáng)制訪問(wèn)控制的安全性通常高于自主訪問(wèn)控制C.自主訪問(wèn)控制靈活性高，強(qiáng)制訪問(wèn)控制管理成本低D.強(qiáng)制訪問(wèn)控制適用于對(duì)安全性要求極高的場(chǎng)景，自主訪問(wèn)控制適用于一般場(chǎng)景19、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可用性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，必須保證數(shù)據(jù)的一致性，但在某些情況下可以容忍短暫的數(shù)據(jù)不可用。以下哪種策略最適合？（）A.采用強(qiáng)一致性模型，確保數(shù)據(jù)在任何時(shí)候都是準(zhǔn)確一致的B.采用最終一致性模型，允許在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但最終會(huì)達(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對(duì)一致性不做嚴(yán)格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統(tǒng)性能20、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶畫像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個(gè)電商平臺(tái)，需要為用戶構(gòu)建畫像，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶畫像？（）A.用戶的購(gòu)買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評(píng)價(jià)信息D.Alloftheabove（以上皆是）二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在法律行業(yè)的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)目錄，在大數(shù)據(jù)管理中的作用是什么？4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)。5、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的價(jià)值評(píng)估？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)一家制造業(yè)企業(yè)的設(shè)備升級(jí)成本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定合理計(jì)劃。2、（本題5分）對(duì)一家制造企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高生產(chǎn)效率，降低次品率。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在射箭館中的應(yīng)用，如射箭器材選擇推薦、運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，以及射箭活動(dòng)的推廣策略。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在畜牧行業(yè)的應(yīng)用，如牲畜養(yǎng)殖管理、疫病防控，以及畜牧產(chǎn)品的市場(chǎng)分析。5、（本題5分）研究某在線游戲平臺(tái)的玩家組隊(duì)數(shù)據(jù)，優(yōu)化社交互動(dòng)功能。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)，對(duì)服務(wù)器的性能指標(biāo)（如CP