學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁杭州科技職業技術學院

《大數據高級開發技術》2023-2024學年第一學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、大數據在工業制造領域有廣泛的應用，以下關于大數據在工業制造中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實現生產過程的智能化監控和優化B.有助于提高產品質量和生產效率C.大數據在工業制造中的應用只適用于大型企業，對中小企業幫助不大D.能夠預測設備故障，降低維護成本2、在構建大數據處理系統時，需要考慮數據的一致性和可用性。假設一個電商平臺在處理訂單數據時，必須保證數據的一致性，但在某些情況下可以容忍短暫的數據不可用。以下哪種策略最適合？（）A.采用強一致性模型，確保數據在任何時候都是準確一致的B.采用最終一致性模型，允許在一段時間內數據不一致，但最終會達到一致C.優先保證數據的可用性，對一致性不做嚴格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統性能3、在大數據存儲系統中，數據的一致性級別可以進行調整。假設一個應用對數據一致性要求不高，但對性能要求較高，以下哪種一致性級別可能適合？（）A.強一致性B.最終一致性C.弱一致性D.以上都不適合4、大數據在金融科技領域的創新應用不斷涌現，以下關于大數據在金融科技中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析市場數據進行量化投資決策B.有助于構建更準確的信用評估模型C.大數據在金融科技中的應用完全取代了傳統的金融分析方法D.能夠提升金融風險防控能力5、大數據存儲技術多種多樣，以下關于常見大數據存儲技術的說法，錯誤的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系統具有高容錯性和高擴展性B.NoSQL數據庫適合存儲結構化數據，并且具備強大的事務處理能力C.分布式列式數據庫能夠高效存儲和查詢大規模的結構化數據D.對象存儲可以存儲海量的非結構化數據，如圖片、視頻等6、在大數據的數據庫優化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設一個數據庫中有大量的交易記錄，經常需要根據交易時間進行查詢。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7、在大數據的異常檢測中，基于密度的方法能夠發現不同形狀和大小的異常點。假設我們有一個二維的數據空間，以下哪種基于密度的異常檢測算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法8、當處理大數據中的時空數據時，例如氣象數據或地理信息數據，需要特殊的處理方法。假設要分析一個地區多年的氣溫變化趨勢。以下哪種技術最適合處理這種時空數據的分析任務？（）A.空間索引B.時間序列分析C.地理信息系統（GIS）D.以上技術結合使用9、在大數據時代，數據隱私保護面臨諸多挑戰。假設一個公司需要對員工的個人數據進行分析，同時又要保護員工的隱私。以下哪種技術可以在不泄露原始數據的情況下進行數據分析？（）A.同態加密B.哈希函數C.數字簽名D.數據脫敏10、在大數據應用中，推薦系統是常見的一種應用。假設一個在線視頻平臺需要為用戶推薦個性化的視頻內容。以下哪種技術或方法通常用于構建推薦系統？（）A.協同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹11、在交通領域，大數據的應用日益廣泛。以下關于大數據在交通領域應用的描述，不正確的是（）A.可以通過分析交通流量數據優化信號燈控制，緩解交通擁堵B.能夠實時監測車輛的運行狀態，提高交通安全水平C.可以用于規劃城市的交通基礎設施，如道路和停車場的建設D.大數據在交通領域的應用主要集中在城市交通，對長途運輸的作用有限12、在大數據環境下，數據質量管理面臨新的挑戰。以下關于大數據數據質量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數據質量評估指標體系B.數據清洗和轉換是提高數據質量的重要手段C.大數據的數據質量一定比小數據的數據質量差D.人工審核和監控在數據質量管理中仍然發揮著重要作用13、大數據的應用場景不斷擴展，包括智慧城市的建設。假設要通過分析城市的各種數據，如交通、能源、環境等，來提高城市的運行效率和居民生活質量。以下哪種數據融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數據融合和時空分析B.數據挖掘和關聯規則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結合使用14、在大數據可視化中，當需要展示多維數據之間的關系和趨勢時，以下哪種圖表類型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.餅圖15、假設要對大數據進行預測分析，例如預測股票價格走勢，以下哪種機器學習算法可能會表現較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林16、大數據的價值在于能夠從海量數據中挖掘出有意義的信息和知識。假設一家金融機構擁有大量客戶的交易數據，想要預測客戶的信用風險。以下哪種數據分析方法可能最有效？（）A.描述性統計分析，總結數據的基本特征B.關聯規則挖掘，發現不同交易之間的關聯C.聚類分析，將客戶分為不同的風險類別D.回歸分析，建立信用風險與交易數據的數學模型17、在大數據處理中，數據質量問題會影響數據分析的結果，以下關于數據質量問題的描述中，錯誤的是（）。A.數據質量問題包括數據的準確性、完整性、一致性等方面B.數據質量問題可以通過數據清洗和數據驗證等方法進行解決C.數據質量問題只存在于原始數據中，經過處理后的數據不會存在質量問題D.數據質量問題需要建立完善的數據質量管理體系進行管理18、在大數據項目的規劃階段，需要明確項目的目標和需求。假設一個金融機構計劃開展大數據項目以降低風險。以下哪個步驟是首先要進行的？（）A.確定所需的數據類型和來源B.評估現有技術架構是否支持大數據處理C.分析潛在的風險場景和業務需求D.制定項目的預算和時間表19、在大數據分析中，為了發現數據中的頻繁項集，以下哪種算法經常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是20、在大數據處理中，數據傾斜是一個常見的問題。以下關于數據傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.數據分布不均勻是導致數據傾斜的主要原因之一B.使用隨機分區可以有效解決數據傾斜問題C.對傾斜的數據進行單獨處理是一種常見的解決方法D.調整并行度有時可以緩解數據傾斜帶來的影響21、在進行大數據處理時，內存計算框架如Spark相比傳統的MapReduce框架具有一些優勢。以下哪項不是Spark的優勢？（）A.更快的計算速度B.更好的容錯性C.支持更多的編程語言D.更高效的內存利用22、在大數據分析中，數據可視化能夠幫助我們更好地理解數據。如果要展示不同地區的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達圖23、大數據存儲技術有很多種，以下關于大數據存儲技術的描述中，錯誤的是（）。A.HDFS是一種分布式文件系統，適用于存儲大規模數據B.NoSQL數據庫是一種非關系型數據庫，適用于存儲非結構化數據C.NewSQL數據庫是一種新型的關系型數據庫，適用于存儲大規模結構化數據D.大數據存儲技術只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能24、在大數據環境下，數據隱私保護的法律法規不斷完善。以下關于相關法律法規的描述，不準確的是（）A.明確了數據主體的權利和數據控制者的義務B.對數據跨境傳輸進行了嚴格的限制和監管C.法律法規能夠完全杜絕數據隱私泄露事件的發生D.企業需要遵守法律法規，建立健全的數據隱私保護制度25、在大數據處理中，數據ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環節，以下關于數據ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數據ETL包括數據抽取、數據轉換和數據加載三個步驟B.數據ETL可以提高數據的質量和可用性C.數據ETL只需要對數據進行簡單的處理，不需要考慮數據的業務含義D.數據ETL需要根據具體的業務需求和數據特點進行定制化處理26、在大數據分析中，為了評估模型的性能和準確性，以下哪種指標通常被使用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都是27、大數據的分析結果需要以有效的方式呈現給決策者。假設一個大數據分析項目得出了關于市場競爭態勢的結論。以下哪種報告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策？（）A.詳細的技術報告B.簡潔的摘要報告C.交互式的可視化儀表盤D.以上形式結合使用28、在大數據的推薦系統中，除了協同過濾和基于內容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設一個電商平臺需要提供個性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學習模型D.以上算法都可能適用29、大數據在市場營銷中的應用能夠帶來諸多好處，以下哪一項不是其帶來的好處？（）A.更精準的市場細分B.更有效的客戶關系管理C.降低營銷成本D.消除市場競爭30、流處理技術在實時大數據分析中得到廣泛應用。以下關于流處理和批處理的比較，哪一項是不正確的？（）A.流處理適用于實時性要求高的場景，能快速處理不斷流入的數據B.批處理則更適合處理大規模的歷史數據，對處理時間的要求相對較低C.流處理系統通常具有較低的延遲，而批處理系統的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個大數據處理框架中同時使用，必須二選一二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Python語言編寫一個程序，對存儲在HBase中的海量傳感器數據進行異常檢測。找出偏離正常范圍的數據點，為設備維護提供預警。2、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個包含電影票房數據的大規模數據集。找出票房收入最高的10個導演，并計算他們的平均票房收入。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含社交媒體用戶分享數據的大型數據集進行分析。找出分享次數最多的10個內容，并計算它們的平均分享次數。4、（本題5分）使用Python的機器學習庫，對一個包含銀行客戶交易數據的數據集進行客戶細分和個性化服務推薦。5、（本題5分）用Python語言和Redis緩存數據庫，編寫一個程序來緩存用戶的個性化設置和偏好。當用戶再次登錄時，直接加載緩存的設置，提供個性化服務。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述大