山東工業(yè)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析》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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項(xiàng)不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題C.技術(shù)人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足2、當(dāng)處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，以下哪種技術(shù)或框架通常被用于圖的存儲(chǔ)和分析？（）A.Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)B.HBase列式數(shù)據(jù)庫(kù)C.MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)D.MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見(jiàn)的操作。如果要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到另一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，以下哪個(gè)因素對(duì)遷移效率影響最大？（）A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮比C.存儲(chǔ)系統(tǒng)的類(lèi)型D.數(shù)據(jù)的格式4、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式適用于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證5、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6、在大數(shù)據(jù)的流處理中，窗口操作是常見(jiàn)的處理方式。假設(shè)我們需要對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行按時(shí)間窗口的統(tǒng)計(jì)分析，以下哪種窗口類(lèi)型不適合用于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景？（）A.滾動(dòng)窗口B.滑動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.固定窗口7、在大數(shù)據(jù)處理中，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)數(shù)據(jù)集包含大量重復(fù)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法可能效果最好？（）A.哈夫曼編碼，根據(jù)字符出現(xiàn)頻率進(jìn)行編碼B.LZ77算法，利用數(shù)據(jù)的重復(fù)模式進(jìn)行壓縮C.行程編碼，對(duì)連續(xù)重復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)特征8、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個(gè)廣泛使用的開(kāi)源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點(diǎn)分為主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)，主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴(kuò)展性，可以輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）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)字段的值來(lái)推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)果。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量噪聲數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以減少噪聲的影響？（）A.直接刪除含有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.采用平滑技術(shù)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理C.忽略噪聲數(shù)據(jù)，只關(guān)注主要的數(shù)據(jù)趨勢(shì)D.增加更多的數(shù)據(jù)來(lái)稀釋噪聲的影響11、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(guò)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(duì)中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測(cè)設(shè)備故障，降低維護(hù)成本12、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫(xiě)磁盤(pán)13、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，為了處理重復(fù)數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分組操作D.排序操作14、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析等功能B.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以支持多種數(shù)據(jù)分析算法和工具C.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)需要具備高可用性和可擴(kuò)展性15、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個(gè)城市在一年中每天的氣溫變化情況，以下哪種可視化方式不太合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)可視化工具。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)。4、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。三、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(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(shū)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。2、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，讀取一個(gè)包含農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)的文件，分析價(jià)格波動(dòng)與季節(jié)、市場(chǎng)供需等因素的關(guān)系。3、（本題5分）利用MapReduce編程模型，對(duì)一個(gè)包含大量文本文件的數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率，并按照頻率降序排列輸出前50個(gè)高頻單詞。4、（本題5分）運(yùn)用Spark的GraphX圖計(jì)算庫(kù)，對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出社交影響力最大的用戶節(jié)點(diǎn)。5、（本題5分）使用Python的PyTorch庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的語(yǔ)音情感識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音情感的準(zhǔn)確判斷。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一家航空公司的乘客訂票數(shù)據(jù)，優(yōu)化航班安排和座位分配