池州學院《大數(shù)據(jù)分析與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁池州學院《大數(shù)據(jù)分析與應用》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式存儲系統(tǒng)具有高可靠性和高擴展性。以下關(guān)于分布式存儲系統(tǒng)的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，提高了數(shù)據(jù)的安全性B.節(jié)點之間通過網(wǎng)絡(luò)進行通信和數(shù)據(jù)同步C.當某個節(jié)點出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)能夠自動恢復數(shù)據(jù)，不會造成數(shù)據(jù)丟失D.分布式存儲系統(tǒng)的性能不受節(jié)點數(shù)量的影響2、在進行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。假設(shè)一個圖像識別的大數(shù)據(jù)項目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學習自動提取特征D.基于人工標注的特征提取3、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學習模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)單元4、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預測能源需求，提高能源供應的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測能源設(shè)備的運行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患5、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis6、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對數(shù)據(jù)進行聚類分析。假設(shè)有一個包含客戶購買行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體，以便進行個性化營銷。以下哪種聚類算法在這種情況下可能不太適用？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.線性回歸7、假設(shè)要對大量的時間序列數(shù)據(jù)進行預測，并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性，以下哪種方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是8、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對一個大型視頻數(shù)據(jù)集進行目標檢測和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計算機視覺任務？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹9、在大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)中，混合存儲模式逐漸受到關(guān)注。以下關(guān)于混合存儲的描述，哪一項是不正確的？（）A.混合存儲結(jié)合了傳統(tǒng)磁盤存儲和新興的閃存存儲的優(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)動態(tài)地分配到不同的存儲介質(zhì)上C.混合存儲能夠提高存儲系統(tǒng)的性能和成本效益，但管理復雜度較低D.對于經(jīng)常訪問的熱數(shù)據(jù)，可以存儲在閃存中，以提高訪問速度10、在大數(shù)據(jù)的分布式計算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實現(xiàn)這個任務的過程，哪一項描述是不準確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進行合并和計數(shù)C.整個過程需要手動進行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務調(diào)度D.MapReduce能夠自動處理節(jié)點故障和數(shù)據(jù)傾斜問題11、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實12、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務？（）A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)13、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項是錯誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價值的特征，特征提取是通過某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能14、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫15、大數(shù)據(jù)的處理往往需要消耗大量的計算資源。假設(shè)要對一個包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據(jù)集進行復雜的機器學習模型訓練。以下哪種方式最能有效地降低計算成本，同時保證模型的訓練效果？（）A.使用云計算平臺B.優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)C.采用分布式并行計算D.減少數(shù)據(jù)量16、對于一個需要處理大規(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)和社團劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是17、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個類別，以下哪種機器學習算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機D.支持向量機18、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項不太準確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復雜度C.工具的學習成本和使用難度D.工具的價格，越貴越好19、在大數(shù)據(jù)存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。如果主要進行頻繁的列查詢操作，以下哪種存儲方式更合適？（）A.列式存儲B.行式存儲C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小20、大數(shù)據(jù)中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關(guān)于情感分析的應用場景和方法，哪項描述不準確？（）A.情感分析可應用于社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析和產(chǎn)品評價等領(lǐng)域B.基于詞典的方法通過查找預定義的情感詞來判斷情感傾向C.機器學習方法，如樸素貝葉斯和支持向量機，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡單的正面、負面和中性情感，無法識別更復雜的情感21、在進行大數(shù)據(jù)可視化時，需要考慮很多因素。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一個是不準確的？（）A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類型對于有效地展示數(shù)據(jù)非常重要C.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮用戶交互D.可視化設(shè)計應該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析目的進行定制22、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了支持海量小文件的存儲和訪問，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是23、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對數(shù)據(jù)進行降維處理。假設(shè)有一個高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）24、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護手段。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問權(quán)限B.強制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進行嚴格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實現(xiàn)多層次的訪問控制25、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實時流處理。以下關(guān)于Storm的特點，哪一項是錯誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復雜的邏輯26、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過程中的錯誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉庫中，在其他數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評估數(shù)據(jù)變更對整個系統(tǒng)的影響27、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預測性分析、規(guī)范性分析等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯誤的是（）。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預測性分析用于預測未來的趨勢和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析28、大數(shù)據(jù)中的圖計算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應用。以下關(guān)于圖計算模型和算法的描述，哪一個是不準確的？（）A.常見的圖計算模型包括有向圖、無向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問題D.圖計算算法的效率與圖的規(guī)模無關(guān)，只取決于算法的復雜度29、在大數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要對一個高維數(shù)據(jù)集進行可視化，以下哪種技術(shù)可以幫助降低維度并展示數(shù)據(jù)的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨立成分分析D.以上都是30、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常涵蓋整個企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務部門或主題B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)粒度較粗，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉庫D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源相同，沒有區(qū)別二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用SparkSQL，對一個包含學生成績的大數(shù)據(jù)集進行分析，計算每個班級每門課程的平均分、最高分和最低分，并生成相應的報表。2、（本題5分）使用SparkSQL，對一個包含用戶行為日志的數(shù)據(jù)集進行分析，找出用戶在不同頁面的停留時間和跳轉(zhuǎn)路徑。3、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個深度學習模型，對大量的語音數(shù)據(jù)進行識別和分類，例如區(qū)分不同人的聲音。4、（本題5分）利用Flink的SideOutput功能，在一個實時數(shù)據(jù)處理任務中，將滿足特定條件的數(shù)據(jù)輸出到不同的流中進行進一步處理。5、（本題5分）有一個包含網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出在特定時間段內(nèi)流量