西南財經(jīng)大學(xué)《大數(shù)據(jù)綜合》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頁西南財經(jīng)大學(xué)

《大數(shù)據(jù)綜合》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30個小題，每小題1分，共30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、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢。以下關(guān)于Spark的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Spark的內(nèi)存計算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實時數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析2、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)可視化工具也不斷發(fā)展。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的選擇因素，哪項說法不準(zhǔn)確？（）A.應(yīng)考慮工具對不同數(shù)據(jù)源的支持能力，以便能夠整合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析B.工具的交互性和用戶體驗對于用戶深入探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)洞察非常重要C.可視化工具的價格是選擇的唯一決定性因素，應(yīng)選擇價格最低的工具D.工具的可擴(kuò)展性和與其他系統(tǒng)的集成能力也是需要考慮的因素之一3、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個類別，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機(jī)D.支持向量機(jī)4、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時效性D.數(shù)據(jù)的存儲格式5、在大數(shù)據(jù)的處理中，數(shù)據(jù)融合是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起的過程。假設(shè)要將來自不同傳感器的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更全面和準(zhǔn)確的環(huán)境狀況評估。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法最適合這種情況？（）A.基于特征的融合B.基于決策的融合C.基于模型的融合D.以上方法結(jié)合使用6、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計算框架來提高效率。假設(shè)有一個需要對海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋等步驟，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(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)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.結(jié)果解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行D.數(shù)據(jù)挖掘的過程只需要進(jìn)行一次，不需要進(jìn)行多次迭代和優(yōu)化8、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是一個常見的任務(wù)。假設(shè)要將大量數(shù)據(jù)從一個舊的存儲系統(tǒng)遷移到新的存儲系統(tǒng)，以下哪種策略可能不太可行？（）A.一次性全部遷移B.分批次逐步遷移C.先遷移近期使用的數(shù)據(jù)，再遷移歷史數(shù)據(jù)D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行遷移9、假設(shè)要對大量的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，以下哪種技術(shù)或工具可能會被用到？（）A.語音識別技術(shù)B.音頻處理庫C.深度學(xué)習(xí)框架D.以上都是10、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是11、在大數(shù)據(jù)分析項目中，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)隨時間的變化趨勢，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12、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫13、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中，差分隱私是一種常用的技術(shù)。以下關(guān)于差分隱私的描述，哪一項是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結(jié)果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護(hù)程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)的存儲和傳輸效率C.數(shù)據(jù)壓縮只適用于文本數(shù)據(jù)，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)壓縮需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和應(yīng)用場景選擇合適的壓縮算法15、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進(jìn)行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）16、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集，以下哪種算法經(jīng)常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是17、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含大量用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集，其中存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失、錯誤或重復(fù)。以下哪種方法不太適合用于處理數(shù)據(jù)缺失的情況？（）A.使用均值或中位數(shù)填充缺失值B.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過算法推測缺失值C.直接刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)行D.不做任何處理，保留缺失值18、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種應(yīng)用。假設(shè)一個在線視頻平臺需要為用戶推薦個性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹19、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過程中的錯誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉庫中，在其他數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評估數(shù)據(jù)變更對整個系統(tǒng)的影響20、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達(dá)信息。假設(shè)我們要展示一個地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度21、假設(shè)要對大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，例如預(yù)測股票價格走勢，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林22、假設(shè)要對一個包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序23、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時，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24、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和主題建模，以下哪種自然語言處理技術(shù)最為關(guān)鍵？（）A.詞法分析B.句法分析C.主題模型D.情感分析25、假設(shè)要對一個包含數(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26、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)27、當(dāng)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建時，需要整合多個數(shù)據(jù)源的信息。以下哪種數(shù)據(jù)源對于了解用戶的興趣愛好最為關(guān)鍵？（）A.用戶的瀏覽歷史B.用戶的地理位置C.用戶的社交關(guān)系D.用戶的設(shè)備信息28、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。在這個過程中，以下哪項技術(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)29、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機(jī)抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量30、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL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)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行定制化處理二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用SparkSQL，對一個包含用戶瀏覽行為和購買行為的數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找出瀏覽與購買之間的潛在關(guān)系。2、（本題5分）利用Java語言和MongoDB數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個程序來存儲和管理大量的電影票房數(shù)據(jù)，包括電影名稱、上映時間、票房收入等，并能夠按時間段統(tǒng)計票房排名。3、（本題5分）基于Storm，實現(xiàn)一個實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)處理程序，當(dāng)空氣質(zhì)量指標(biāo)超過標(biāo)準(zhǔn)時，及時發(fā)出預(yù)警通知。4、（本題5分）基于HBase，設(shè)計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量金融交易欺詐檢測數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，支持實時的欺詐行為識別和預(yù)警。5、（本題5分）運用Java語言和Hive數(shù)據(jù)倉庫，編寫一個查詢語句，對一個包含數(shù)十億行銷售數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求計算不同產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售額和利潤，并找出最暢銷的