湖南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)框架》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)湖南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)框架》

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15個(gè)小題，每小題2分，共30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、在選擇大數(shù)據(jù)處理框架時(shí)，需要考慮多個(gè)因素。以下哪一項(xiàng)不是選擇框架時(shí)應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.計(jì)算復(fù)雜度C.開發(fā)成本D.框架的流行程度2、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(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價(jià)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3、當(dāng)處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，以下哪種技術(shù)或框架通常被用于圖的存儲(chǔ)和分析？（）A.Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)B.HBase列式數(shù)據(jù)庫(kù)C.MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)4、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，情感分析是一個(gè)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(kù)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(cè)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5、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。如果主要進(jìn)行頻繁的列查詢操作，以下哪種存儲(chǔ)方式更合適？（）A.列式存儲(chǔ)B.行式存儲(chǔ)C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)重要的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘用于從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識(shí)B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領(lǐng)域，不能廣泛應(yīng)用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行應(yīng)用8、大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用可以提高管理效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在人力資源中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析員工數(shù)據(jù)進(jìn)行人才選拔和招聘B.有助于制定個(gè)性化的員工培訓(xùn)和發(fā)展計(jì)劃C.大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致員工個(gè)人隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)增加D.能夠優(yōu)化員工的工作安排和團(tuán)隊(duì)組合9、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行有效的解釋和溝通。假設(shè)一個(gè)市場(chǎng)調(diào)研的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，得出了關(guān)于消費(fèi)者行為的一些結(jié)論。以下哪種方式最能幫助非技術(shù)人員理解和接受這些分析結(jié)果？（）A.技術(shù)報(bào)告和數(shù)據(jù)表格B.可視化圖表和簡(jiǎn)潔的文字說明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)緩存技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪問效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)緩存策略的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略優(yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時(shí)間的緩存策略會(huì)定期清除過期的數(shù)據(jù)D.自適應(yīng)緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容11、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）12、在大數(shù)據(jù)分析中，分類算法常用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法13、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)重要的手段。假設(shè)有一個(gè)包含不同地區(qū)銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示各地區(qū)的銷售趨勢(shì)和對(duì)比情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖B.折線圖C.柱狀圖D.散點(diǎn)圖14、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(qiáng)制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)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(shí)現(xiàn)多層次的訪問控制15、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展，包括智慧城市的建設(shè)。假設(shè)要通過分析城市的各種數(shù)據(jù)，如交通、能源、環(huán)境等，來提高城市的運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量。以下哪種數(shù)據(jù)融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數(shù)據(jù)融合和時(shí)空分析B.數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結(jié)合使用二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇原則。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何改善公共服務(wù)質(zhì)量。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含在線考試學(xué)生答題數(shù)據(jù)的文件，分析學(xué)生的知識(shí)掌握情況和答題策略。2、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，對(duì)一個(gè)包含用戶手機(jī)使用行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行用戶行為預(yù)測(cè)，如通話時(shí)長(zhǎng)、流量使用等。3、（本題5分）使用Python的Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含房地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出房?jī)r(jià)最高的10個(gè)小區(qū)，并計(jì)算它們的平均房?jī)r(jià)。4、（本題5分）利用Python語言和Spark框架，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)包含大量用戶觀影記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行電影類型偏好分析。為用戶推薦符合其偏好的電影。5、（本題5分）利用Python語言和Spark框架，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)包含大量用戶電商購(gòu)物車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶的購(gòu)物車遺棄原因和潛在購(gòu)買需求。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分