四川工業(yè)科技學院《大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)》2023-2024學年第二學期期末試卷_第1頁
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四川工業(yè)科技學院《大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)》2023-2024學年第二學期期末試卷_第3頁
四川工業(yè)科技學院《大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)》2023-2024學年第二學期期末試卷_第4頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁四川工業(yè)科技學院《大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個小題,每小題1分,共15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)的異常檢測中,基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點。假設我們有一個二維的數(shù)據(jù)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2、大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域有重要的應用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在氣象中的應用描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析大量的氣象數(shù)據(jù)提高天氣預報的準確性B.有助于研究氣候變化的趨勢和影響C.大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域的應用已經(jīng)非常成熟,沒有進一步發(fā)展的空間D.能夠為災害性天氣的預警和應對提供支持3、大數(shù)據(jù)分析方法有很多種,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中,錯誤的是()。A.關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇C.分類分析用于預測數(shù)據(jù)屬于哪個類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的備份和恢復策略至關(guān)重要。假設一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù),以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時間?()A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機備份5、假設要對大數(shù)據(jù)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(xiàn)較好?()A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林6、大數(shù)據(jù)處理框架眾多,如Hadoop、Spark等。假設我們需要對大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)進行快速處理和分析。以下哪種框架更適合?()A.Hadoop,因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark,具有良好的實時處理能力和內(nèi)存計算優(yōu)勢C.Flink,專注于流處理和事件驅(qū)動應用D.Storm,適用于對延遲要求極高的場景7、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場營銷領(lǐng)域有廣泛的應用。假設一個公司想要通過大數(shù)據(jù)精準定位目標客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實現(xiàn)這一目標最為關(guān)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(tǒng)計信息,如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)8、在大數(shù)據(jù)存儲中,列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。如果主要進行頻繁的列查詢操作,以下哪種存儲方式更合適?()A.列式存儲B.行式存儲C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小9、在大數(shù)據(jù)項目中,數(shù)據(jù)質(zhì)量評估至關(guān)重要。假設我們有一個電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)集,包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的關(guān)鍵指標?()A.數(shù)據(jù)的準確性,即數(shù)據(jù)是否真實反映用戶行為B.數(shù)據(jù)的一致性,不同來源的數(shù)據(jù)是否相互匹配C.數(shù)據(jù)的時效性,數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性,數(shù)據(jù)在展示時的視覺效果10、對于一個不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),要保持數(shù)據(jù)的實時更新和一致性,以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵?()A.增量計算B.批量處理C.全量計算D.數(shù)據(jù)緩存11、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)發(fā)展趨勢的描述中,錯誤的是()。A.分布式存儲可以提高數(shù)據(jù)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(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢只需要考慮存儲容量,不需要考慮存儲性能和成本12、在處理實時大數(shù)據(jù)流時,Kafka是一個常用的消息隊列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述,錯誤的是?()A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點C.Kafka中的消息一旦被消費就會立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機制13、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長,大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點的描述,不準確的是()A.數(shù)據(jù)量巨大,通常以PB甚至EB為單位計量B.數(shù)據(jù)類型多樣,包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價值密度高,每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高,需要在短時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理14、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設一個大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集,需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況?()A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性要求日益嚴格。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私合規(guī)的措施,哪一項是不正確的?()A.企業(yè)需要了解并遵守相關(guān)的法律法規(guī),如歐盟的GDPR、中國的網(wǎng)絡安全法等B.對員工進行數(shù)據(jù)隱私培訓,提高其合規(guī)意識和數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性C.定期進行數(shù)據(jù)隱私審計,發(fā)現(xiàn)并整改潛在的合規(guī)風險D.為了滿足合規(guī)要求,應盡量避免收集和使用任何用戶數(shù)據(jù)二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在環(huán)境保護中的應用。2、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何進行市場細分和定位。3、(本題5分)大數(shù)據(jù)對社交媒體分析的作用是什么?4、(本題5分)解釋MapReduce如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)使用SparkSQL,對一個包含銷售訂單數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行分析,找出銷售額最高的月份和地區(qū),并計算每個地區(qū)的銷售增長率。2、(本題5分)有一個包含醫(yī)療數(shù)據(jù)的文件,使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫,分析某種疾病的發(fā)病率與患者年齡、性別、地域等因素的關(guān)系。3、(本題5分)使用Python的Pandas庫,分析一個包含在線教育平臺課程評價數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出評價最好的10個課程,并計算它們的平均評價分數(shù)。4、(本題5分)用Java編寫一個程序,處理一個包含電商平臺商品推薦數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出推薦成功率最高的10種商品,并計算它們的平均推薦成功率。5、(本題5分)利用Python的數(shù)據(jù)分析庫,讀取一個包含電商促銷活動數(shù)據(jù)的文件,評估不同促銷策略對銷售業(yè)績的影響。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)綜合研究大數(shù)據(jù)在制鞋行業(yè)的應用,如鞋底材料選擇、鞋型設計,以及銷售數(shù)據(jù)的深度挖

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