黃山學(xué)院《大數(shù)據(jù)框架技術(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____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁黃山學(xué)院

《大數(shù)據(jù)框架技術(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、假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要對海量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)或工具最有可能被用于此任務(wù)？（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.數(shù)據(jù)清洗軟件D.傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法2、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的圖表類型。如果要展示不同類別數(shù)據(jù)之間的比例關(guān)系，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索和查詢，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被優(yōu)化？（）A.倒排索引B.位圖索引C.全文索引D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖5、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用只適用于大型企業(yè)，對中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測設(shè)備故障，降低維護(hù)成本6、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)能源公司想要通過大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析能源設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障B.監(jiān)測用戶的能源使用習(xí)慣，提供節(jié)能建議C.優(yōu)化能源分配和調(diào)度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化7、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)需要適應(yīng)新的需求。假設(shè)一個(gè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)部門的大型企業(yè)，需要構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫來整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最適合這種復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境？（）A.集中式數(shù)據(jù)倉庫B.分布式數(shù)據(jù)倉庫C.數(shù)據(jù)集市D.混合式數(shù)據(jù)倉庫8、在處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種模型常用于預(yù)測未來值？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型9、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，適用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.NewSQL數(shù)據(jù)庫是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能10、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。假設(shè)有一個(gè)超市的銷售數(shù)據(jù)集，包含了顧客購買的商品信息。如果我們發(fā)現(xiàn)購買牛奶的顧客中有70%也購買了面包，這被稱為（）A.強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則B.弱關(guān)聯(lián)規(guī)則C.無關(guān)聯(lián)規(guī)則D.隨機(jī)關(guān)聯(lián)規(guī)則11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。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、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值？（）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)字段的值通過算法推測填充缺失值D.對缺失值不做任何處理13、假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評論、私信等。為了對這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷14、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要以有效的方式呈現(xiàn)給決策者。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場競爭態(tài)勢的結(jié)論。以下哪種報(bào)告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策？（）A.詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告B.簡潔的摘要報(bào)告C.交互式的可視化儀表盤D.以上形式結(jié)合使用15、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最能有效地減少數(shù)據(jù)量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術(shù)編碼16、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是17、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景18、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段通常需要花費(fèi)最多的時(shí)間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評估19、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20、在大數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要對一個(gè)高維數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，以下哪種技術(shù)可以幫助降低維度并展示數(shù)據(jù)的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨(dú)立成分分析D.以上都是21、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠滿足高并發(fā)和低延遲的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是22、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作，完成后無需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門的協(xié)作和溝通23、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)B.動(dòng)態(tài)可視化能夠?qū)崟r(shí)反映數(shù)據(jù)的變化，增強(qiáng)用戶對數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過講述一個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺效果，對數(shù)據(jù)分析的幫助不大24、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯(cuò)性的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.容錯(cuò)性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯(cuò)性，無需軟件層面的支持25、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個(gè)候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用26、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力27、在大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)中，Hadoop是一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，以下關(guān)于Hadoop的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件組成B.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)C.MapReduce是一種分布式計(jì)算框架，用于處理大數(shù)據(jù)D.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)28、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯(cuò)誤，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是29、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設(shè)一個(gè)在線購物平臺(tái)要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦30、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)預(yù)處理需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Druid實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎，對實(shí)時(shí)產(chǎn)生的電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析，例如檢測電力設(shè)備的故障和異常用電行為。2、（本題5分）使用Java語言和Cassandra數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和查詢大量的醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定患者的圖像和相關(guān)診斷信息。3、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，對一個(gè)包含客戶投訴數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，找出投訴的主要原因和類型。4、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Flink流處理框架，開發(fā)一個(gè)程序來處理實(shí)時(shí)的工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。監(jiān)測生產(chǎn)線上的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障。5、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的智能推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)提供實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦。三、簡答題（本大題共5