云南能源職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)分析語言基礎》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁云南能源職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)分析語言基礎》

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20個小題，每小題2分，共40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、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設一個計算任務可以被分解為多個子任務，并在多個節(jié)點上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計算的效率？（）A.隨機分布B.哈希分布C.范圍分布D.復制分布2、大數(shù)據(jù)存儲技術多種多樣，以下關于常見大數(shù)據(jù)存儲技術的說法，錯誤的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)具有高容錯性和高擴展性B.NoSQL數(shù)據(jù)庫適合存儲結構化數(shù)據(jù)，并且具備強大的事務處理能力C.分布式列式數(shù)據(jù)庫能夠高效存儲和查詢大規(guī)模的結構化數(shù)據(jù)D.對象存儲可以存儲海量的非結構化數(shù)據(jù)，如圖片、視頻等3、當處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術經(jīng)常被應用。假設要從大量的新聞文章中提取關鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術最適合這個任務？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類4、大數(shù)據(jù)在交通領域有重要應用。以下關于大數(shù)據(jù)在交通中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制B.有助于預測道路擁堵情況，為出行者提供實時導航C.大數(shù)據(jù)在交通領域的應用只能用于城市交通，對高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強安全管理5、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)傾斜問題，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)分區(qū)B.增加并行度C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)預處理6、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時，常常需要對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理。假設一個包含了用戶購物行為的數(shù)據(jù)集，其中存在大量缺失值、重復數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況，同時能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過統(tǒng)計方法填充缺失值，去除重復數(shù)據(jù)，并使用聚類算法識別和處理異常值C.對缺失值進行隨機填充，保留重復數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進行分析7、在構建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，需要考慮計算資源的分配和優(yōu)化。假設一個數(shù)據(jù)中心有有限的計算節(jié)點，同時有多個大數(shù)據(jù)任務需要運行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計算資源給每個任務，確保公平性B.根據(jù)任務的優(yōu)先級分配資源，優(yōu)先保障重要任務C.按照任務的預計執(zhí)行時間分配資源，先處理短時間能完成的任務D.隨機分配資源，讓任務自行競爭8、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個新興的流處理框架。以下關于Flink的描述，錯誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時處理批處理和流處理任務C.Flink的容錯機制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運行在Hadoop集群上，無法獨立部署9、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法，哪項說法不準確？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻、某些鍵值的出現(xiàn)頻率過高或某些任務處理的數(shù)據(jù)量過大都可能導致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過數(shù)據(jù)預處理、調整分區(qū)策略或使用更合適的算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會影響數(shù)據(jù)處理的速度，不會影響結果的準確性D.對于嚴重的數(shù)據(jù)傾斜問題，可能需要對數(shù)據(jù)進行重新采樣或分桶處理10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。假設一個數(shù)據(jù)集包含大量重復的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法可能效果最好？（）A.哈夫曼編碼，根據(jù)字符出現(xiàn)頻率進行編碼B.LZ77算法，利用數(shù)據(jù)的重復模式進行壓縮C.行程編碼，對連續(xù)重復的數(shù)據(jù)進行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)特征11、在處理大數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)壓縮技術可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是12、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤13、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進行特征處理以提高模型性能。以下關于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對模型性能影響不大14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個數(shù)據(jù)源的整合。以下關于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題，哪一項描述不準確？（）A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會導致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復和沖突15、大數(shù)據(jù)在金融科技領域的創(chuàng)新應用不斷涌現(xiàn)，以下關于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析市場數(shù)據(jù)進行量化投資決策B.有助于構建更準確的信用評估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風險防控能力16、大數(shù)據(jù)在金融領域有廣泛的應用，以下關于大數(shù)據(jù)在金融領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于風險評估和信用評級，提高金融機構的風險管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于金融市場預測和投資決策，提高金融機構的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于金融監(jiān)管，加強金融市場的監(jiān)管力度D.大數(shù)據(jù)在金融領域的應用只局限于傳統(tǒng)金融機構，不能應用于互聯(lián)網(wǎng)金融17、假設一個電商平臺擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過大數(shù)據(jù)分析來預測用戶的購買行為。以下哪種機器學習算法可能最為適用？（）A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關聯(lián)規(guī)則挖掘18、大數(shù)據(jù)分析平臺有很多種，以下關于大數(shù)據(jù)分析平臺的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)分析平臺可以提供數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等功能B.大數(shù)據(jù)分析平臺可以支持多種數(shù)據(jù)分析算法和工具C.大數(shù)據(jù)分析平臺只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備高可用性和可擴展性19、在電商領域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關于大數(shù)據(jù)在電商中應用的說法，錯誤的是（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦B.能夠分析市場趨勢，幫助商家制定營銷策略C.可以實時監(jiān)控庫存，實現(xiàn)精準的庫存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應用主要集中在商品銷售環(huán)節(jié)，對供應鏈管理幫助不大20、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質量評估至關重要。假設我們有一個電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)集，包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項不是數(shù)據(jù)質量評估的關鍵指標？（）A.數(shù)據(jù)的準確性，即數(shù)據(jù)是否真實反映用戶行為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)的時效性，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性，數(shù)據(jù)在展示時的視覺效果二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在人力資源規(guī)劃中的應用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化娛樂產(chǎn)業(yè)。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)集成在大數(shù)據(jù)中的挑戰(zhàn)和解決方法。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）根據(jù)某金融機構的客戶資產(chǎn)配置數(shù)據(jù)，提供優(yōu)化建議。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在游泳館中的應用，如泳池水質監(jiān)測、泳客流量預測，以及游泳課程的優(yōu)化設置。3、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)如何助力城市管理實現(xiàn)智能化，包括智能交通、環(huán)境監(jiān)測等方面。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在銅業(yè)的應用，如銅礦資源評估、銅產(chǎn)品需求分析，以及銅加工工藝的改進。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在VR體驗館中的應用，如VR設備性能評估、用戶體驗反饋收集，以及VR內容的