內(nèi)蒙古大學(xué)《大數(shù)據(jù)與輿情分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁內(nèi)蒙古大學(xué)

《大數(shù)據(jù)與輿情分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)的存儲中，為了應(yīng)對數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲容量的方案。以下哪種存儲架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。如果要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)存儲系統(tǒng)遷移到另一個(gè)存儲系統(tǒng)，以下哪個(gè)因素對遷移效率影響最大？（）A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮比C.存儲系統(tǒng)的類型D.數(shù)據(jù)的格式3、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(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量重復(fù)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(jìn)行編碼B.LZ77算法，利用數(shù)據(jù)的重復(fù)模式進(jìn)行壓縮C.行程編碼，對連續(xù)重復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)特征4、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是5、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(gè)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(jià)信息D.Alloftheabove（以上皆是）6、假設(shè)要對一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的排序和檢索操作，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法可能會發(fā)揮最佳效果？（）A.二叉搜索樹B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序7、對于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，以下哪種技術(shù)可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析8、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)進(jìn)行的。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)問題，以下哪個(gè)是首要的解決步驟？（）A.分析問題的根源B.修復(fù)數(shù)據(jù)C.通知相關(guān)人員D.記錄問題9、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)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(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)單元10、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設(shè)我們需要實(shí)時(shí)監(jiān)控一個(gè)網(wǎng)站的訪問流量，并及時(shí)做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用11、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問題發(fā)生的原因C.預(yù)測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預(yù)12、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)發(fā)展趨勢的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲可以提高數(shù)據(jù)的存儲容量和可靠性B.云存儲可以提供靈活的存儲服務(wù)和高可用性C.對象存儲適用于存儲大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本13、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)行情況動態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容14、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理時(shí)，為了處理缺失值，以下哪種方法較為常見？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.用平均值填充缺失值C.用中位數(shù)填充缺失值D.基于模型預(yù)測缺失值15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的庫存管理中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在酒店行業(yè)的作用。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在市場營銷中的精準(zhǔn)定位策略。4、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）有一個(gè)包含物流運(yùn)輸數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫，計(jì)算不同運(yùn)輸方式的平均運(yùn)輸時(shí)間和成本。2、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對大規(guī)模的電商用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出最受用戶歡迎的商品品牌。3、（本題5分）利用Java語言和Elasticsearch搜索引擎，構(gòu)建一個(gè)程序來索引和搜索大量的酒店評價(jià)數(shù)據(jù)，要求能夠根據(jù)酒店星級和地理位置進(jìn)行篩選查詢，并能夠?qū)υu價(jià)內(nèi)容進(jìn)行情感分析。4、（本題5分）利用Python中的Spark框架，從一個(gè)包含用戶購買記錄的大型CSV文件中提取出購買金額超過1000元的用戶信息，并計(jì)算這些用戶的平均購買金額。文件中的數(shù)據(jù)量較大，需要考慮性能優(yōu)化。5、（本題5分）利用Hadoop的數(shù)據(jù)放置策略，優(yōu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲位置，提高數(shù)據(jù)訪問的效率。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）對一家零售企