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頁濰坊工程職業學院《大數據采集與預處理技術》

2023-2024學年第二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、在大數據的分類算法中，隨機森林是一種集成學習方法。假設我們有一個不平衡的數據集，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下關于隨機森林處理不平衡數據的說法，哪一項是不正確的？（）A.隨機森林對不平衡數據具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數據后再使用隨機森林C.隨機森林在處理不平衡數據時不需要進行特殊處理D.調整隨機森林的參數可以提高對少數類別的分類性能2、大數據存儲技術的發展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等，以下關于大數據存儲技術發展趨勢的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲可以提高數據的存儲容量和可靠性B.云存儲可以提供靈活的存儲服務和高可用性C.對象存儲適用于存儲大規模非結構化數據D.大數據存儲技術的發展趨勢只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本3、在大數據處理中，數據并行和任務并行是兩種常見的并行方式。如果一個計算任務可以分解為多個相互獨立的子任務，更適合采用哪種并行方式？（）A.數據并行B.任務并行C.兩者均可D.兩者均不可4、在選擇大數據存儲方案時，需要考慮諸多因素。假設一個企業需要存儲大量的半結構化數據，并且要求能夠快速查詢和更新數據，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBaseB.MongoDBC.MySQLD.Cassandra5、在大數據的并行計算中，數據分區是一個關鍵步驟。假設我們有一個大規模的數據集需要在多個節點上并行處理，以下哪種數據分區策略最能保證負載均衡？（）A.隨機分區B.哈希分區C.范圍分區D.以上策略在不同情況下都可能實現負載均衡，取決于數據分布6、在大數據處理中，為了有效地減少數據的存儲量和傳輸帶寬，以下哪種技術經常被使用？（）A.數據壓縮B.數據加密C.數據復制D.數據備份7、在處理大數據時，NoSQL數據庫因其靈活性和可擴展性而受到關注。對于NoSQL數據庫的特點，以下說法錯誤的是：（）A.NoSQL數據庫通常不支持嚴格的事務處理，更注重數據的高并發讀寫和分布式存儲B.NoSQL數據庫的數據模式靈活，可隨時更改，無需事先定義嚴格的表結構C.NoSQL數據庫適用于結構化數據的存儲和管理，對于復雜關系的處理能力較強D.NoSQL數據庫包括鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫和圖數據庫等多種類型8、大數據技術在市場營銷領域有廣泛的應用。假設一個公司想要通過大數據精準定位目標客戶。以下哪種數據來源對實現這一目標最為關鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費金額B.客戶的社交媒體活動和興趣愛好C.客戶的人口統計信息，如年齡、性別、地域D.以上數據9、在大數據的數據預處理中，數據標準化是常見的操作。假設我們有一個包含不同量級特征的數據集，需要進行標準化處理。以下關于數據標準化的目的，哪一項是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級，便于模型訓練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準確性C.增加數據的方差，突出數據的差異D.使得不同特征對模型的影響具有可比性10、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11、在進行大數據分析時，常常需要對數據進行特征工程。假設一個圖像識別的大數據項目，需要從大量的圖像數據中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數據？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學習自動提取特征D.基于人工標注的特征提取12、在大數據分析項目中，項目管理和團隊協作至關重要。以下關于大數據項目管理的特點，哪一項是不準確的？（）A.大數據項目通常具有較高的技術復雜性和不確定性，需要靈活的項目管理方法B.團隊成員需要具備跨領域的知識和技能，包括數據分析、技術開發和業務理解C.項目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機制D.大數據項目的周期較短，通常能夠在短時間內完成并交付成果13、在大數據處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。當需要實時處理不斷生成的數據流，例如實時監控系統中的數據，應該選擇哪種處理方式？（）A.流處理B.批處理C.先進行批處理，再進行流處理D.以上都不對14、在大數據可視化中，為了展示數據的相關性和關系，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.相關矩陣圖B.和弦圖C.桑基圖D.以上都是15、在處理大數據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16、在大數據的存儲和處理中，數據的一致性模型起著重要的作用。假設一個在線訂票系統，需要保證多個用戶同時訂票時數據的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發的場景？（）A.強一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合17、在大數據分析中，數據清洗是一個關鍵步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數填充缺失值C.根據其他相關字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理，直接進行分析18、在處理大規模圖數據時，以下哪種算法常用于計算節點之間的最短路徑？（）A.A*算法B.Floyd-Warshall算法C.貪心算法D.模擬退火算法19、在大數據的分析中，數據的預處理往往會占用大量的時間和資源。假設要對一個包含大量噪聲和缺失值的數據集進行預處理。以下哪種方法最能提高預處理的效率和效果？（）A.并行預處理B.自動化預處理工具C.基于機器學習的預處理D.以上方法結合使用20、在大數據分析中，異常檢測是一項重要任務。以下關于基于統計的異常檢測方法和基于機器學習的異常檢測方法的比較，哪一項是不正確的？（）A.基于統計的方法通常假設數據服從某種分布，基于機器學習的方法不需要B.基于機器學習的方法能夠處理高維度數據，基于統計的方法在高維數據上表現不佳C.基于統計的方法計算復雜度較低，基于機器學習的方法計算復雜度較高D.基于機器學習的方法檢測結果的解釋性通常比基于統計的方法好21、在大數據分析項目中，數據可視化可以幫助用戶更好地理解數據。如果要展示數據隨時間的變化趨勢，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22、在大數據處理框架中，Hadoop生態系統被廣泛應用。關于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統）和MapReduce（分布式計算框架）組成，其中HDFS負責數據存儲，MapReduce負責數據計算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規模數據的分布式存儲C.Hadoop中的MapReduce可以單獨使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數據庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協同工作23、在大數據治理中，數據血緣關系的追蹤非常重要。以下關于數據血緣的描述，錯誤的是？（）A.數據血緣可以幫助了解數據的來源和流向B.數據血緣只適用于結構化數據C.數據血緣有助于評估數據變更的影響D.數據血緣可以通過元數據管理來實現24、在大數據的分布式計算框架中，MapReduce是一種經典的模型。假設我們有一個大規模的文本數據集，需要統計每個單詞出現的次數。以下關于MapReduce實現這個任務的過程，哪一項描述是不準確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進行合并和計數C.整個過程需要手動進行數據分區和任務調度D.MapReduce能夠自動處理節點故障和數據傾斜問題25、在進行大數據可視化時，需要考慮多種因素。假設我們要展示一個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26、在大數據處理中，常常需要對數據進行預處理和特征工程。假設有一個包含大量文本數據的數據集，需要將文本轉換為數值特征以便進行機器學習模型的訓練。以下哪種方法常用于文本數據的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析27、在大數據項目中，數據遷移是常見的操作。假設有一個舊的大數據系統需要遷移到新的硬件平臺和軟件架構上。以下哪種方法可以確保數據遷移的順利進行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關鍵數據C.先在新系統上進行測試，再遷移數據D.Alloftheabove（以上皆是）28、在大數據存儲中，當需要處理結構化、半結構化和非結構化數據的混合時，以下哪種數據庫類型更具優勢？（）A.關系型數據庫B.文檔型數據庫C.圖數據庫D.列式數據庫29、在大數據的背景下，數據隱私法規和合規性變得越來越嚴格。假設一個企業處理大量的個人數據，需要確保符合相關的法規要求。以下哪種措施最能幫助企業實現合規性？（）A.建立數據隱私政策和流程B.對員工進行數據隱私培訓C.定期進行數據隱私審計D.以上措施都需要30、在大數據處理中，數據質量評估是一個重要的環節，以下關于數據質量評估的描述中，錯誤的是（）。A.數據質量評估包括數據的準確性、完整性、一致性等方面B.數據質量評估可以使用多種方法，如數據抽樣、數據對比等C.數據質量評估只需要在數據處理的開始階段進行，不需要在整個數據處理過程中進行D.數據質量評估需要建立完善的數據質量評估指標體系二、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據集進行關聯分析，找出瀏覽與購買之間的潛在關系。2、（本題5分）用Python結合MySQL數據庫，實現一個程序來存儲和查詢大量的在線教育課程學習記錄數據，包括學生ID、課程ID、學習時長、考試成績等，并能夠生成學生的學習進度報告。3、（本題5分）給定一個包含社交媒體數據的數據集（如微博、推特等），使用自然語言處理技術，分析用戶的情感傾向（積極、消極、中性）。4、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個程序對一個大型的圖像數據集進行目標檢測。找出圖像中的特定物體或人物。5、（本題5分）給定一個包含社交媒體用戶發布文本的多語言數據集，使用自然語言處理技術進行語言識別和內容分析。三、簡答題（本大題共5