忻州師范學(xué)院《大數(shù)據(jù)Python基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
忻州師范學(xué)院《大數(shù)據(jù)Python基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè),共1頁(yè)忻州師范學(xué)院

《大數(shù)據(jù)Python基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。如果主要進(jìn)行頻繁的列查詢操作,以下哪種存儲(chǔ)方式更合適?()A.列式存儲(chǔ)B.行式存儲(chǔ)C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小2、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及,數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)氣象大數(shù)據(jù)集,包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方面不是評(píng)估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素?()A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性D.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式3、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要從多個(gè)來(lái)源(如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、傳感器等)收集數(shù)據(jù),并將其整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合?()A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove(以上皆是)4、對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇?()A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow5、在大數(shù)據(jù)可視化中,為了展示數(shù)據(jù)的分布情況,以下哪種圖表類型通常被使用?()A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都是6、假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù),想要通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用?()A.決策樹(shù)B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。假設(shè)有一個(gè)包含客戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要將客戶分為不同的群體,以便進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷。以下哪種聚類算法在這種情況下可能不太適用?()A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.線性回歸8、在大數(shù)據(jù)分析中,異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)有一個(gè)生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù),需要檢測(cè)出異常的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.Alloftheabove(以上皆是)9、在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中,數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣。假設(shè)要收集一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù),以下哪種數(shù)據(jù)源最能提供全面和準(zhǔn)確的信息?()A.道路攝像頭B.車載導(dǎo)航設(shè)備C.移動(dòng)手機(jī)信號(hào)D.以上數(shù)據(jù)源結(jié)合使用10、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中,數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理,以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡?()A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,取決于數(shù)據(jù)分布11、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng),以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是12、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集,需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)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13、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。以下關(guān)于存儲(chǔ)方式的選擇,正確的是:()A.行式存儲(chǔ),因?yàn)樽x取整行數(shù)據(jù)速度快B.列式存儲(chǔ),能夠提高特定列數(shù)據(jù)的查詢效率C.混合存儲(chǔ),根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)動(dòng)態(tài)選擇存儲(chǔ)方式D.存儲(chǔ)方式對(duì)查詢性能影響不大,可以隨意選擇14、對(duì)于一個(gè)需要實(shí)時(shí)處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景,例如實(shí)時(shí)監(jiān)控交通流量,以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合?()A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)15、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)采樣是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,但由于資源限制無(wú)法處理全部數(shù)據(jù),以下哪種采樣方法可能導(dǎo)致偏差較大?()A.簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.方便采樣16、大數(shù)據(jù)的采集來(lái)源多種多樣。假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)想要收集用戶的行為數(shù)據(jù)用于分析用戶興趣和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最全面?()A.僅收集用戶的發(fā)布內(nèi)容,如帖子和評(píng)論B.收集用戶的瀏覽記錄和點(diǎn)贊行為C.同時(shí)收集用戶的登錄時(shí)間、地理位置和互動(dòng)行為等多維度數(shù)據(jù)D.隨機(jī)抽取部分用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集17、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個(gè)性化推薦,提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化,降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺(tái)的營(yíng)銷和推廣,提高品牌知名度和市場(chǎng)份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺(tái),不適用于中小電商企業(yè)18、大數(shù)據(jù)治理是確保大數(shù)據(jù)有效利用和管理的重要環(huán)節(jié)。關(guān)于大數(shù)據(jù)治理的框架和流程,以下描述不正確的是:()A.大數(shù)據(jù)治理包括制定策略、建立組織架構(gòu)、明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和流程等方面B.數(shù)據(jù)治理流程通常涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)劃、獲取、存儲(chǔ)、使用和銷毀等階段C.大數(shù)據(jù)治理只需關(guān)注技術(shù)層面,無(wú)需考慮組織文化和人員因素D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估機(jī)制和數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機(jī)制是大數(shù)據(jù)治理的重要組成部分19、在大數(shù)據(jù)的資源管理中,YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配,以下關(guān)于YARN的功能,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對(duì)內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制20、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,精準(zhǔn)營(yíng)銷是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)行為進(jìn)行實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦,以下哪種技術(shù)架構(gòu)較為合適?()A.離線計(jì)算架構(gòu)B.實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)C.混合計(jì)算架構(gòu)D.以上都不合適二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)說(shuō)明大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化能源生產(chǎn)過(guò)程。2、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在品牌管理中的作用。3、(本題5分)大數(shù)據(jù)如何提升客戶體驗(yàn)?4、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化電信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。5、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)概要,在大數(shù)據(jù)中的作用是什么?三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析某電商平臺(tái)的商品評(píng)價(jià)回復(fù)數(shù)據(jù),提高客戶滿意度。2、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在餐飲行業(yè)的應(yīng)用,如菜品推薦、食材采購(gòu)優(yōu)化,以及餐廳經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析。3、(本題5分)研究某社交媒體平臺(tái)的用戶興趣轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù),調(diào)整內(nèi)容策略。4、(本題5分)根據(jù)某電商平臺(tái)的商品評(píng)論情感分析數(shù)據(jù),改進(jìn)商品質(zhì)量和服務(wù)。5、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的應(yīng)用,如倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化、配送路徑規(guī)劃,以及如何應(yīng)對(duì)物流數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性。四、編程題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)有一個(gè)包含醫(yī)療數(shù)據(jù)的文件,使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù),分析某種疾病的

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