江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大型平臺軟件分析與設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大型平臺軟件分析與設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是2、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3、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時，情感分析是一個常見的任務(wù)。假設(shè)我們有大量的微博文本數(shù)據(jù)，需要判斷每條微博所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析？（）A.基于詞典的方法，根據(jù)預(yù)定義的情感詞庫進(jìn)行判斷B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使用分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分類D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求4、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)森林對不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機(jī)森林C.隨機(jī)森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時不需要進(jìn)行特殊處理D.調(diào)整隨機(jī)森林的參數(shù)可以提高對少數(shù)類別的分類性能5、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的訪問速度，通常會使用緩存技術(shù)。以下關(guān)于緩存策略的描述，正確的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略總是最優(yōu)的B.先進(jìn)先出（FIFO）策略適用于數(shù)據(jù)訪問模式穩(wěn)定的情況C.隨機(jī)替換策略在所有情況下性能最差D.緩存策略的選擇取決于數(shù)據(jù)的訪問模式6、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時，需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時處理和窗口操作。假設(shè)要對一個實(shí)時的股票交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，計算每分鐘的平均交易價格。以下哪種窗口操作最適合這個任務(wù)？（）A.滑動窗口B.滾動窗口C.會話窗口D.以上窗口都不適合7、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響8、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理9、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，以下哪個階段需要與業(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)測試D.上線運(yùn)維10、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)有一個電商平臺，需要為用戶構(gòu)建畫像，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶畫像？（）A.用戶的購買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評價信息D.Alloftheabove（以上皆是）11、大數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療診斷和治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康C.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療科研，加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享12、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點(diǎn)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.聚類分析B.異常檢測C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類算法13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(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14、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲，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）15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ77二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)可視化的重要性。2、（本題5分）說明Spark如何實(shí)現(xiàn)內(nèi)存計算。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在旅游需求預(yù)測中的作用。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在客戶生命周期管理中的階段和策略。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含旅游預(yù)訂取消數(shù)據(jù)的文件，分析取消預(yù)訂的原因和影響因素。2、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個包含電商促銷活動數(shù)據(jù)的文件，評估不同促銷策略對銷售業(yè)績的影響。3、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含用戶地理位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行區(qū)域劃分，統(tǒng)計每個區(qū)域的用戶數(shù)量和活動頻率。4、（本題5分）用Python編寫一個程序，使用Hive對存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的大規(guī)模銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，找出銷售額最高的前10個產(chǎn)品類別。5、（本題5分）用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫，編寫一個程序來緩存熱門搜索關(guān)鍵詞和對應(yīng)的搜索結(jié)果。當(dāng)用戶輸入關(guān)鍵詞時，首先從緩存中獲取結(jié)果，提高搜索響應(yīng)速度。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分