廊坊職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(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頁廊坊職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)課程設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第二學(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、某電商平臺擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、評價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)2、在大數(shù)據(jù)分析中，建立數(shù)據(jù)倉庫是常見的做法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的是經(jīng)過整合和清洗的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫主要用于支持決策分析，而不是事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，反映最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)需要考慮數(shù)據(jù)的分層和主題域的劃分3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和訪問，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲(chǔ)解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機(jī)讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)4、對于一個(gè)需要處理海量實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)架構(gòu)能夠滿足低延遲和高可靠性的要求？（）A.Kafka消息隊(duì)列B.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)C.Spark實(shí)時(shí)處理框架D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫5、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)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(wù)處理的數(shù)據(jù)量過大都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)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(huì)影響數(shù)據(jù)處理的速度，不會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性D.對于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傾斜問題，可能需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣或分桶處理7、假設(shè)要對海量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識別，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型通常表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的評估指標(biāo)來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個(gè)指標(biāo)通常不適合作為主要評估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差9、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析10、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，通過手動(dòng)檢查和修正來確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C.利用統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測和糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，直接進(jìn)行后續(xù)的分析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)的一致性和可用性。假設(shè)一個(gè)電商平臺在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，必須保證數(shù)據(jù)的一致性，但在某些情況下可以容忍短暫的數(shù)據(jù)不可用。以下哪種策略最適合？（）A.采用強(qiáng)一致性模型，確保數(shù)據(jù)在任何時(shí)候都是準(zhǔn)確一致的B.采用最終一致性模型，允許在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但最終會(huì)達(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對一致性不做嚴(yán)格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統(tǒng)性能12、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢。以下哪項(xiàng)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要特點(diǎn)？（）A.支持復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.良好的可擴(kuò)展性D.高并發(fā)讀寫性能13、在大數(shù)據(jù)的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見的算法。假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)需要頻繁訪問大量的數(shù)據(jù)，使用LRU緩存策略。以下關(guān)于LRU緩存的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動(dòng)淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對于訪問模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實(shí)現(xiàn)相對簡單，但可能會(huì)導(dǎo)致某些重要數(shù)據(jù)被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間14、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布，以下哪種方法常用于檢測異常值？（）A.基于距離的方法B.基于密度的方法C.3σ原則D.以上都不是15、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像等。假設(shè)我們有大量的產(chǎn)品評論文本數(shù)據(jù)，想要提取其中的關(guān)鍵信息。以下哪種技術(shù)最適用？（）A.數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式B.自然語言處理（NLP）技術(shù)，理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，對文本進(jìn)行分類D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢語言，篩選出關(guān)鍵文本二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對城市規(guī)劃的影響有哪些？2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)集成的概念和面臨的問題。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在文物保護(hù)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）用Python結(jié)合Flink框架，處理一個(gè)不斷生成的數(shù)據(jù)流，該數(shù)據(jù)流包含網(wǎng)站的訪問日志，需要實(shí)時(shí)計(jì)算每個(gè)頁面的訪問頻率，并將結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。2、（本題5分）給定一個(gè)包含社交媒體用戶發(fā)布內(nèi)容時(shí)間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用時(shí)間序列分析方法預(yù)測用戶的活躍時(shí)間段。3、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含手機(jī)通話記錄數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。計(jì)算每個(gè)用戶的月通話時(shí)長，并找出通話時(shí)長最長的用戶。4、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。提高圖像的清晰度和對比度。5、（本題5分）利用Java語言和Cassandra數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢海量的股票交易數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括交易時(shí)間、股票代碼、交易價(jià)格、交易數(shù)量等，要求能夠