裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁鄭州軟件職業技術學院《大數據核心技術》

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、大數據在金融領域有廣泛的應用，以下關于大數據在金融領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數據可以用于風險評估和信用評級，提高金融機構的風險管理能力B.大數據可以用于金融市場預測和投資決策，提高金融機構的盈利能力C.大數據可以用于金融監管，加強金融市場的監管力度D.大數據在金融領域的應用只局限于傳統金融機構，不能應用于互聯網金融2、大數據的處理需要考慮數據的時效性和新鮮度。假設一個金融交易大數據系統，需要實時反映市場的最新動態。以下哪種技術或方法最能保證數據的及時性和準確性？（）A.實時數據采集和處理B.定期數據更新C.數據緩存和預加載D.以上方法結合使用3、在進行大數據可視化時，需要考慮很多因素。以下關于大數據可視化的描述，哪一個是不準確的？（）A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復雜的大數據B.選擇合適的圖表類型對于有效地展示數據非常重要C.大數據可視化只需要關注數據的展示效果，無需考慮用戶交互D.可視化設計應該根據數據的特點和分析目的進行定制4、對于大規模的圖像數據，在進行大數據處理時，以下哪種技術可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經網絡B.決策樹C.關聯規則挖掘D.聚類分析5、在大數據隱私保護中，差分隱私是一種常用的技術。以下關于差分隱私的描述，哪一項是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護數據隱私B.差分隱私能夠保證在數據查詢結果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數據和查詢操作6、大數據技術在智能交通系統中發揮著重要作用。假設一個城市的交通管理部門想要利用大數據優化交通信號燈控制。以下哪種數據來源對實現這一目標最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數據B.道路攝像頭拍攝的圖像數據C.公交卡的刷卡記錄D.以上數據結合使用，綜合分析交通狀況7、對于一個需要實時處理和分析大量流數據的應用場景，例如實時監控交通流量，以下哪種技術架構最適合？（）A.Hadoop生態系統B.Spark流處理框架C.傳統的數據倉庫D.關系型數據庫8、大數據在電信行業的應用能夠提升服務質量，以下關于大數據在電信中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數據進行套餐定制和推薦B.有助于優化網絡資源配置，提升網絡性能C.大數據在電信行業的應用主要集中在客戶服務方面，對網絡運營的作用有限D.能夠識別欺詐行為，保障用戶權益9、某公司正在開展一項市場調研項目，需要分析大量的消費者評價數據，以了解消費者對其產品的滿意度和改進需求。以下哪種自然語言處理技術對于提取關鍵信息和情感傾向最有幫助？（）A.詞法分析B.句法分析C.命名實體識別D.情感分析10、在大數據分析中，數據降維是一種常見的操作。如果數據具有較高的維度且存在相關性，以下哪種降維方法較為常用？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是11、在大數據可視化中，為了展示數據的層次結構，以下哪種圖表類型較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.矩形樹圖D.以上都是12、在大數據分析中，為了評估模型的泛化能力，以下哪種方法經常被使用？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上都是13、在大數據分析中，關聯規則挖掘常用于發現數據中的相關性。以下關于關聯規則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.關聯規則挖掘可以幫助商家發現哪些商品經常被一起購買B.關聯規則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個關鍵指標C.關聯規則挖掘的結果總是準確無誤的，無需進一步驗證D.可以通過調整支持度和置信度的閾值來獲得更有意義的關聯規則14、數據倉庫是大數據存儲和分析的重要工具，以下關于數據倉庫的描述中，錯誤的是（）。A.數據倉庫用于存儲歷史數據，以便進行數據分析和決策支持B.數據倉庫中的數據通常是經過清洗和轉換的高質量數據C.數據倉庫可以支持聯機事務處理（OLTP）和聯機分析處理（OLAP）D.數據倉庫中的數據通常按照主題進行組織15、大數據中的數據血緣追蹤可以幫助理解數據的來龍去脈。以下關于數據血緣追蹤工具和技術，哪項說法不準確？（）A.一些商業的大數據管理平臺提供了內置的數據血緣追蹤功能B.可以通過自定義腳本和數據庫元數據來實現數據血緣的追蹤C.數據血緣追蹤技術能夠自動發現和記錄數據處理過程中的所有變化D.數據血緣追蹤只適用于關系型數據庫，對非關系型數據庫不適用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋數據血緣關系在數據遷移項目中的風險評估。2、（本題5分）解釋大數據如何優化房地產物業管理。3、（本題5分）簡述大數據在人力資源規劃中的應用。4、（本題5分）簡述大數據如何優化旅游行程規劃。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）給定一個包含社交媒體用戶發布圖片數據的數據集，使用圖像分析技術提取圖片的主題和情感傾向。2、（本題5分）使用Hive對一個大規模的文本數據集進行文本分類，將文本分為不同的類別（如新聞、小說、論文等）。3、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序對一個包含用戶在線學習課程選擇數據的大規模數據集進行分析，找出最受歡迎的課程和學習趨勢。4、（本題5分）運用Java語言和Kylin多維分析引擎，構建一個數據立方體，對一個包含用戶信用評級數據的大型數據集進行多維分析。能夠快速回答諸如“不同職業用戶的信用評級分布”等問題。5、（本題5分）使用Hive對一個大規模的用戶評論數據集進行關鍵詞提取，找出最能代表用戶意見的關鍵詞。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某社交