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頁云南理工職業學院《大數據分析與挖掘》

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15個小題，每小題2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、在大數據的聚類評估中，有多種指標可以用來衡量聚類結果的質量。假設我們對一個數據集進行了聚類，以下哪個指標不適合評估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數B.Calinski-Harabasz指數C.Davies-Bouldin指數D.準確率2、在大數據存儲中，列式存儲和行式存儲各有優缺點。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.取決于數據量的大小3、當處理大數據中的圖數據時，例如社交網絡關系圖，需要特殊的算法和技術。假設要找出社交網絡中的關鍵節點或社區結構。以下哪種算法最適合這個任務？（）A.深度優先搜索算法B.廣度優先搜索算法C.PageRank算法D.最短路徑算法4、大數據在農業領域有潛在的應用價值。以下關于大數據在農業中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析土壤、氣候和作物生長數據優化種植方案B.有助于預測農產品的市場價格，指導農民合理安排生產C.大數據在農業中的應用受到農村地區網絡基礎設施落后的限制D.由于農業生產的復雜性和不確定性，大數據在農業中的應用前景不樂觀5、大數據可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數據，以下關于大數據可視化工具的描述中，錯誤的是（）。A.大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.大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.大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.大數據可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性6、當處理大規模的圖數據，例如社交網絡關系圖，以下哪種技術或框架通常被用于圖的存儲和分析？（）A.Neo4j圖數據庫B.HBase列式數據庫C.MySQL關系數據庫D.MongoDB文檔數據庫7、大數據中的文本分析技術可以幫助從大量文本數據中提取有價值的信息。以下關于文本分析流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.首先進行文本數據的收集和預處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運用特征提取技術，將文本轉換為可計算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進行分析D.文本分析的結果無需進行評估和驗證，直接應用于實際業務8、大數據的特點通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價值）。當處理來自不同來源、格式各異的數據時，為了實現有效的數據分析，首先需要解決的問題是什么？（）A.選擇合適的數據分析算法B.對數據進行標準化和整合C.確定數據的存儲方式D.評估數據的價值和重要性9、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10、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描述，哪一個是不準確的？（）A.數據傾斜可能導致某些任務的處理時間過長B.可以通過數據預處理和優化算法來解決數據傾斜問題C.數據傾斜只會出現在分布式計算環境中D.合理的分區策略有助于緩解數據傾斜11、在大數據處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應用。假設一個企業需要處理大量的歷史數據，并進行復雜的數據分析和機器學習任務。以下關于Hadoop和Spark的特點和適用場景，哪一項是錯誤的？（）A.Hadoop適合處理大規模的靜態數據，批處理任務B.Spark適合處理實時流數據，迭代計算和交互式查詢C.Hadoop的計算速度通常比Spark快，尤其對于小數據量的計算D.Spark可以在內存中進行計算，提高了數據處理的效率12、在大數據環境下，數據質量問題可能導致錯誤的分析結果。假設一個數據集存在大量噪聲數據。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據點B.采用平滑技術對噪聲數據進行處理C.忽略噪聲數據，只關注主要的數據趨勢D.增加更多的數據來稀釋噪聲的影響13、在大數據應用中，地理信息系統（GIS）與大數據的結合越來越緊密。以下關于GIS與大數據結合的優勢，哪一項描述不準確？（）A.能夠處理大規模的地理空間數據B.可以進行更精確的地理空間分析C.有助于發現地理空間數據中的隱藏模式D.會降低地理信息系統的運行效率14、隨著大數據技術的發展，數據存儲和管理面臨著新的挑戰。假設有一個不斷增長的社交媒體數據倉庫，需要存儲數十億條用戶發布的帖子、評論和點贊等信息。以下哪種數據存儲技術最適合這種大規模、高并發的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴展性和性能？（）A.傳統的關系型數據庫，如MySQLB.分布式文件系統，如HDFSC.NoSQL數據庫，如MongoDBD.內存數據庫，如Redis15、在大數據的背景下，數據倉庫和數據湖的概念被廣泛提及。假設一個企業需要存儲和分析大量的歷史數據和實時數據。以下哪種數據存儲方式最適合這種需求？（）A.數據倉庫B.數據湖C.兩者結合D.以上方式都不適合二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明大數據在客戶流失預測中的應用。2、（本題5分）簡述大數據在氣象預測中的應用。3、（本題5分）解釋大數據在旅游目的地營銷中的應用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語言和TensorFlow框架，構建一個卷積神經網絡（CNN），對大規模的手寫數字圖像進行識別。要求模型具有較高的準確率。2、（本題5分）用Python結合HBase數據庫，實現一個程序來存儲和查詢大量的物流配送訂單數據，包括訂單編號、發貨地址、收貨地址、預計送達時間等，并能夠根據發貨地址進行區域統計。3、（本題5分）利用Kafka，構建一個數據管道，將來自不同數據源（如數據庫、文件系統、傳感器）的數據進行整合和傳輸，以便進行后續的處理和分析。4、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構建一個深度學習模型，對大量的圖像數據進行目標檢測，例如檢測圖片中的人物、車輛等。5、（本題5分）運用Java語言和Kylin多維分析引擎，對存儲在Hadoop中的電商用戶購物車數據進行多維分析，例如按商品