濰坊工程職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)濰坊工程職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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(gè)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(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)森林對(duì)不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過(guò)過(guò)采樣或欠采樣來(lái)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(shí)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(duì)少數(shù)類別的分類性能2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)包括分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.對(duì)象存儲(chǔ)適用于存儲(chǔ)大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見的并行方式。如果一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以分解為多個(gè)相互獨(dú)立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可4、在選擇大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案時(shí)，需要考慮諸多因素。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且要求能夠快速查詢和更新數(shù)據(jù)，以下哪種存儲(chǔ)方案可能不太合適？（）A.HBaseB.MongoDBC.MySQLD.Cassandra5、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡？（）A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布6、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量和傳輸帶寬，以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份7、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)因其靈活性和可擴(kuò)展性而受到關(guān)注。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理，更注重?cái)?shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲(chǔ)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時(shí)更改，無(wú)需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，對(duì)于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強(qiáng)D.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括鍵值存儲(chǔ)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、列族數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)等多種類型8、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購(gòu)買歷史和消費(fèi)金額B.客戶的社交媒體活動(dòng)和興趣愛好C.客戶的人口統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)9、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級(jí)，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性10、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖11、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)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(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取12、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項(xiàng)目管理方法B.團(tuán)隊(duì)成員需要具備跨領(lǐng)域的知識(shí)和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項(xiàng)目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機(jī)制D.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的周期較短，通常能夠在短時(shí)間內(nèi)完成并交付成果13、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。當(dāng)需要實(shí)時(shí)處理不斷生成的數(shù)據(jù)流，例如實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，應(yīng)該選擇哪種處理方式？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.以上都不對(duì)14、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的相關(guān)性和關(guān)系，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.相關(guān)矩陣圖B.和弦圖C.?；鶊DD.以上都是15、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問(wèn)題時(shí)，以下哪種特征提取方法效果較好？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同16、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個(gè)在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個(gè)用戶同時(shí)訂票時(shí)數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場(chǎng)景？（）A.強(qiáng)一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來(lái)推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析18、在處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種算法常用于計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑？（）A.A*算法B.Floyd-Warshall算法C.貪心算法D.模擬退火算法19、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用20、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計(jì)的方法好21、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22、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說(shuō)法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計(jì)算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用，無(wú)需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫(kù)），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作23、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過(guò)元數(shù)據(jù)管理來(lái)實(shí)現(xiàn)24、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)的過(guò)程，哪一項(xiàng)描述是不準(zhǔn)確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個(gè)單詞生成鍵值對(duì)B.Reduce階段對(duì)相同單詞的鍵值對(duì)進(jìn)行合并和計(jì)數(shù)C.整個(gè)過(guò)程需要手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題25、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個(gè)城市在一年中每天的氣溫變化情況，以下哪種可視化方式不太合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖26、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提??？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析27、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設(shè)有一個(gè)舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺(tái)和軟件架構(gòu)上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進(jìn)行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關(guān)鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進(jìn)行測(cè)試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）28、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)類型更具優(yōu)勢(shì)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.列式數(shù)據(jù)庫(kù)29、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來(lái)越嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)企業(yè)處理大量的個(gè)人數(shù)據(jù)，需要確保符合相關(guān)的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)合規(guī)性？（）A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)D.以上措施都需要30、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種方法，如數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)對(duì)比等C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)處理的開始階段進(jìn)行，不需要在整個(gè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中進(jìn)行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含用戶瀏覽行為和購(gòu)買行為的數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找出瀏覽與購(gòu)買之間的潛在關(guān)系。2、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢大量的在線教育課程學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)，包括學(xué)生ID、課程ID、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、考試成績(jī)等，并能夠生成學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度報(bào)告。3、（本題5分）給定一個(gè)包含社交媒體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如微博、推特等），使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，分析用戶的情感傾向（積極、消極、中性）。4、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和Dask庫(kù)，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。找出圖像中的特定物體或人物。5、（本題5分）給定一個(gè)包含社交媒體用戶發(fā)布文本的多語(yǔ)言數(shù)據(jù)集，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行語(yǔ)言識(shí)別和內(nèi)容分析。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5