站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁南充電影工業職業學院《大數據技術導論》

2023-2024學年第二學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、在大數據的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見的算法。假設一個系統需要頻繁訪問大量的數據，使用LRU緩存策略。以下關于LRU緩存的特點，哪一項是不正確的？（）A.能夠自動淘汰最近最少使用的數據B.對于訪問模式變化較大的數據效果較好C.實現相對簡單，但可能會導致某些重要數據被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間2、在大數據處理中，數據可視化的工具和技術有很多種，以下關于數據可視化工具和技術的描述中，錯誤的是（）。A.數據可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.數據可視化工具可以支持實時數據可視化和動態數據可視化C.數據可視化工具只適用于數據分析師和專業人員，不適用于普通用戶D.數據可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性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、大數據中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關于情感分析的應用場景和方法，哪項描述不準確？（）A.情感分析可應用于社交媒體監測、客戶反饋分析和產品評價等領域B.基于詞典的方法通過查找預定義的情感詞來判斷情感傾向C.機器學習方法，如樸素貝葉斯和支持向量機，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡單的正面、負面和中性情感，無法識別更復雜的情感5、在大數據的數據清洗中，處理重復數據的方法有多種。假設我們有一個大規模的數據集，存在大量重復記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復數據？（）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.隨機選擇一部分數據保留，其余刪除D.對重復數據進行合并處理6、當對大數據進行數據標準化時，為了將數據映射到特定的區間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上都是7、在大數據處理框架中，Kafka常用于消息隊列。以下關于Kafka的特點，哪一項是不正確的？（）A.支持高吞吐量的數據傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴展性和容錯性D.不適合處理實時性要求極高的消息8、在大數據分析中，數據清洗是一個關鍵的步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在一些缺失值和錯誤數據。以下關于數據清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數據的完整性B.對于錯誤數據，通過手動檢查和修正來確保數據的準確性C.利用統計方法填充缺失值，并使用機器學習算法檢測和糾正錯誤數據D.忽略所有的缺失值和錯誤數據，直接進行后續的分析9、在處理大規模圖像數據時，常常需要進行特征提取和分類。假設有一個包含數百萬張圖片的數據集，需要快速準確地識別圖片中的物體。以下哪種技術或算法在圖像大數據處理中應用廣泛？（）A.決策樹B.隨機森林C.深度學習中的卷積神經網絡D.樸素貝葉斯10、在大數據環境下，數據血緣關系的追蹤非常重要。以下關于數據血緣關系的描述，不正確的是（）A.數據血緣關系能夠清晰展示數據的來源和流向B.有助于理解數據的產生過程和變化情況C.數據血緣關系只在數據倉庫中存在，其他數據存儲系統中不存在D.對于數據質量的評估和問題追溯具有重要意義11、在大數據項目中，數據預處理通常包括數據清洗、轉換和集成等步驟。如果數據來自多個不同的數據源，且數據格式不一致，首先需要進行的操作是？（）A.數據清洗B.數據轉換C.數據集成D.數據采樣12、在大數據分析中，數據血緣關系的追蹤至關重要。以下關于數據血緣的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據血緣能夠清晰展示數據的來源、處理過程和流向，有助于理解數據的產生和演變B.通過數據血緣，可以快速定位數據質量問題的根源，便于進行問題排查和修復C.數據血緣只在數據倉庫和數據處理流程中重要，對于實時數據分析系統意義不大D.建立和維護數據血緣關系需要在數據處理的各個環節進行記錄和跟蹤13、在大數據項目中，數據可視化不僅要美觀，更要能有效傳達信息。假設我們要展示一個地區不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢B.餅圖，顯示各年齡段人口占總人口的比例C.柱狀圖，對比不同年齡段的人口數量D.箱線圖，反映人口數據的分布范圍和離散程度14、在大數據的分類任務中，支持向量機（SVM）是一種有效的算法。假設我們有一個高維的數據集需要進行分類，以下關于SVM的特點，哪一項是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數據，通過核函數將數據映射到高維空間B.對大規模數據集的訓練效率較高C.對異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進行分類15、大數據中的數據預處理技術包括數據清洗、集成、轉換和規約等。對于數據規約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）A.數據規約的目的是減少數據量，提高數據處理效率，同時保持數據的完整性和準確性B.數據規約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實現C.數據規約會導致數據信息的丟失，因此應盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數據規約方法，可以通過隨機抽樣或分層抽樣來減少數據量16、在大數據分析中，數據可視化是非常重要的一環。假設有一個關于城市交通流量的大數據集，需要以直觀的方式展示不同區域、不同時間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖17、在大數據處理中，數據挖掘算法的選擇非常重要，以下關于數據挖掘算法選擇的描述中，錯誤的是（）。A.數據挖掘算法的選擇需要根據數據的特點和應用場景進行B.不同的數據挖掘算法適用于不同類型的數據和問題C.數據挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準確性，不需要考慮算法的效率和可擴展性D.數據挖掘算法的選擇需要結合實際情況進行評估和驗證18、在大數據安全領域，訪問控制是重要的防護手段。假設一個企業的大數據平臺包含敏感的商業數據。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數據訪問權限B.強制訪問控制（MAC），基于系統的安全策略進行嚴格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據用戶角色分配權限D.以上三種模型結合使用，實現多層次的訪問控制19、在大數據項目中，數據質量的監控是持續進行的。如果發現數據質量出現問題，以下哪個是首要的解決步驟？（）A.分析問題的根源B.修復數據C.通知相關人員D.記錄問題20、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21、在處理大規模數據的聚類問題時，以下哪種聚類算法對噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感22、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23、在大數據分析項目中，以下哪個階段通常需要花費最多的時間和精力？（）A.數據收集B.數據預處理C.模型構建D.結果評估24、在大數據分析中，數據挖掘的目的是發現數據中的潛在模式和關系。以下哪個不是數據挖掘的主要任務？（）A.數據分類B.數據加密C.數據聚類D.關聯規則發現25、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.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明大數據可視化在決策支持中的作用。2、（本題5分）解釋Spark的核心概念和組件。3、（本題5分）簡述大數據在社交媒體輿情監測中的方法。4、（本題5分）解釋數據復制在大數據中的作用和策略。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某電商平臺的商品品牌影響力數據，加強品牌合作。2、（本題5分）分析大數據在民宿行業的應用，如房源推薦、客戶評價分析，以及民宿運營的成本控制。3、（本題5分）分析某金融機構的客戶理財目標數據，提供定制化理財方案。4、（本題5分）研究某城市的垃圾處理數據，優化垃圾處理流程，實現可持續發展。5、（本題5分）研究某在線旅游平臺的目的地熱度數據，開發新的旅游線路。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的機器學習庫，對一個包含用戶手機使用行為數據的數據集進行