宜春職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)存計算實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁宜春職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)存計算實驗》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、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，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)倉庫存儲的是經(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)是實時更新的，反映最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計需要考慮數(shù)據(jù)的分層和主題域的劃分2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，為了優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢性能，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被用于大規(guī)模數(shù)據(jù)？（）A.B樹索引B.位圖索引C.哈希索引D.全文索引3、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對用戶數(shù)據(jù)進行分析，但又要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)存儲中，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有一些獨特的優(yōu)勢。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的描述，哪一個是不準確的？（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常具有良好的擴展性，能夠輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長B.NoSQL數(shù)據(jù)庫支持復(fù)雜的關(guān)系查詢，性能優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型靈活多樣，適用于不同類型的數(shù)據(jù)存儲需求D.NoSQL數(shù)據(jù)庫在處理大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色5、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù)，例如車輛的移動軌跡，以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持？（）A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉庫6、假設(shè)要對一個包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進行快速排序，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7、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進行智能倉儲管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對倉儲環(huán)節(jié)沒有影響D.能夠?qū)崟r監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)8、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項是錯誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價值的特征，特征提取是通過某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能9、對于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進行大數(shù)據(jù)處理時，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10、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設(shè)一個數(shù)據(jù)庫中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時間進行查詢。以下哪種索引類型最適合？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(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12、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預(yù)測性分析、規(guī)范性分析等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯誤的是（）。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預(yù)測性分析用于預(yù)測未來的趨勢和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析13、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來提高分析的準確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時間C.文本的長度D.以上因素都可能對提高情感分析的準確性有幫助14、假設(shè)要對大量的音頻數(shù)據(jù)進行分析和處理，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15、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護措施的敘述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護無關(guān)16、在利用大數(shù)據(jù)進行市場預(yù)測時，以下哪種方法可以考慮多個因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時間序列分析17、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18、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設(shè)一個公司要將大量數(shù)據(jù)從一個舊的存儲系統(tǒng)遷移到新的云平臺。以下哪個因素在數(shù)據(jù)遷移過程中最為關(guān)鍵？（）A.遷移速度，盡快完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移B.數(shù)據(jù)完整性，確保數(shù)據(jù)在遷移過程中不丟失或損壞C.遷移成本，盡量降低遷移的費用D.遷移后的兼容性，保證數(shù)據(jù)在新平臺能正常使用19、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis20、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21、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對一個大型視頻數(shù)據(jù)集進行目標檢測和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計算機視覺任務(wù)？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹22、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析時，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關(guān)于Apriori算法的描述，錯誤的是？（）A.它通過逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.它可以自動確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度閾值23、假設(shè)一個社交媒體平臺擁有數(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.機器學(xué)習(xí)中的支持向量機算法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24、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個比較去除B.使用哈希表進行快速判斷和去除C.隨機選擇一部分數(shù)據(jù)保留，其余刪除D.對重復(fù)數(shù)據(jù)進行合并處理25、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合時，為了整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何推動跨境電商的發(fā)展？2、（本題5分）解釋Spark的核心概念和組件。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改善水資源管理？4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在物流成本控制中的應(yīng)用。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在塑料行業(yè)的應(yīng)用，如原材料價格預(yù)測、生產(chǎn)流程優(yōu)化，以及塑料制品的市場分析。2、（本題5分）根據(jù)某物流企業(yè)的貨物損壞數(shù)據(jù)，改進包裝和運輸方式。3、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲社區(qū)活躍度數(shù)據(jù)，促進玩家交流。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在市場營銷中的應(yīng)用，如市場趨勢分析、品牌監(jiān)測，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的營銷策略制定。5、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在主題公園運營中的應(yīng)用，如游樂項目排隊優(yōu)化、游客消費行為分析，以及園區(qū)活動策劃。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運用Java語言和Solr搜索服