西安職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》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)西安職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》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、對(duì)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(shù)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析2、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個(gè)推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購(gòu)買行為進(jìn)行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦3、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開(kāi)始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持4、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化？（）A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計(jì)算平臺(tái)D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。假設(shè)有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和應(yīng)用，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋和應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行B.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行決策和行動(dòng)C.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用只需要數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用需要不斷地進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整7、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購(gòu)買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語(yǔ)言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗8、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的規(guī)劃階段，需要明確項(xiàng)目的目標(biāo)和需求。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃開(kāi)展大數(shù)據(jù)項(xiàng)目以降低風(fēng)險(xiǎn)。以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的？（）A.確定所需的數(shù)據(jù)類型和來(lái)源B.評(píng)估現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)是否支持大數(shù)據(jù)處理C.分析潛在的風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求D.制定項(xiàng)目的預(yù)算和時(shí)間表9、當(dāng)對(duì)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(jiàn)？（）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(cè)缺失值10、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算中，數(shù)據(jù)傾斜可能會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)任務(wù)中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他鍵，以下哪種方法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜？（）A.增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分區(qū)C.使用更高效的算法D.忽略數(shù)據(jù)傾斜，繼續(xù)計(jì)算11、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)，以下哪種算法或技術(shù)最為適用？（）A.社交網(wǎng)絡(luò)分析算法B.分類算法C.聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法12、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測(cè)分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.時(shí)間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測(cè)分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以完全依賴其進(jìn)行決策13、對(duì)于一個(gè)包含大量地理位置信息的大數(shù)據(jù)集，要進(jìn)行空間查詢和分析，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)或技術(shù)更適合？（）A.空間數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)C.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)14、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)有一個(gè)生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測(cè)出異常的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.Alloftheabove（以上皆是）15、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何評(píng)估房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)分析的挑戰(zhàn)和解決方案。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷中的消費(fèi)者行為分析方法。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于Hive，對(duì)一個(gè)包含用戶社交關(guān)系數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和傳播路徑。2、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Flume數(shù)據(jù)采集工具，采集移動(dòng)應(yīng)用的用戶地理位置數(shù)據(jù)，并將其存儲(chǔ)到HDFS中，然后使用MapReduce進(jìn)行分析，找出用戶的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域。3、（本題5分）用Python語(yǔ)言編寫一個(gè)程序，對(duì)存儲(chǔ)在HBase中的海量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行行為模式挖掘。找出用戶的常見(jiàn)行為模式和異常行為。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Solr搜索服務(wù)器，開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)搜索和索引大量的圖書評(píng)論。要求能夠根據(jù)讀者評(píng)價(jià)和關(guān)鍵詞準(zhǔn)確返回相關(guān)評(píng)論。5、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含在線游戲玩家行為數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出游戲時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的10個(gè)玩家，并計(jì)算他們的平均游戲時(shí)長(zhǎng)。四、綜合分析題（本大