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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁許昌職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)可視化》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20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(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集,需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測?()A.基于規(guī)則的檢測,設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析,將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以,根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的2、在大數(shù)據(jù)項目的規(guī)劃階段,需要明確項目的目標(biāo)和需求。假設(shè)一個金融機構(gòu)計劃開展大數(shù)據(jù)項目以降低風(fēng)險。以下哪個步驟是首先要進行的?()A.確定所需的數(shù)據(jù)類型和來源B.評估現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)是否支持大數(shù)據(jù)處理C.分析潛在的風(fēng)險場景和業(yè)務(wù)需求D.制定項目的預(yù)算和時間表3、假設(shè)要對大量的時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測,并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性,以下哪種方法可能更有效?()A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)處理中,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)?()A.隊列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹5、在大數(shù)據(jù)處理中,為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲量和傳輸帶寬,以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用?()A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份6、在大數(shù)據(jù)的處理中,數(shù)據(jù)融合是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起的過程。假設(shè)要將來自不同傳感器的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合,以獲得更全面和準(zhǔn)確的環(huán)境狀況評估。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法最適合這種情況?()A.基于特征的融合B.基于決策的融合C.基于模型的融合D.以上方法結(jié)合使用7、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞提取和主題建模,以下哪種自然語言處理技術(shù)最為關(guān)鍵?()A.詞法分析B.句法分析C.主題模型D.情感分析8、在大數(shù)據(jù)存儲中,為了支持大規(guī)模鍵值對數(shù)據(jù)的存儲和查詢,以下哪種數(shù)據(jù)庫通常被使用?()A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是9、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效?()A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理,直接進行分析10、在處理大數(shù)據(jù)中的時間序列數(shù)據(jù)時,以下哪種模型常用于預(yù)測未來值?()A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型11、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量重復(fù)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法可能效果最好?()A.哈夫曼編碼,根據(jù)字符出現(xiàn)頻率進行編碼B.LZ77算法,利用數(shù)據(jù)的重復(fù)模式進行壓縮C.行程編碼,對連續(xù)重復(fù)的數(shù)據(jù)進行壓縮D.以上算法效果相同,取決于具體數(shù)據(jù)特征12、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,推薦系統(tǒng)是常見的一種應(yīng)用。假設(shè)一個在線視頻平臺需要為用戶推薦個性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)?()A.協(xié)同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹13、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14、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計算框架來提高效率。假設(shè)有一個需要對海量文本數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計的任務(wù),數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)?()A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm15、在大數(shù)據(jù)分析中,回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述,哪一個是不準(zhǔn)確的?()A.回歸分析可以用于預(yù)測連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡單的形式C.回歸分析只能處理兩個變量之間的關(guān)系,不能處理多個變量D.可以通過評估回歸模型的擬合優(yōu)度來判斷其準(zhǔn)確性16、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著17、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)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(shù)據(jù)優(yōu)化種植方案B.有助于預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品的市場價格,指導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)C.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受到農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落后的限制D.由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和不確定性,大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用前景不樂觀18、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個重要的方向。假設(shè)要通過分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個任務(wù)?()A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析19、在大數(shù)據(jù)的分布式計算框架中,MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集,需要統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實現(xiàn)這個任務(wù)的過程,哪一項描述是不準(zhǔn)確的?()A.Map階段將文本分割為單詞,并為每個單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進行合并和計數(shù)C.整個過程需要手動進行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動處理節(jié)點故障和數(shù)據(jù)傾斜問題20、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,推薦系統(tǒng)是常見的一種。以下關(guān)于協(xié)同過濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法的比較,哪一項是不正確的?()A.協(xié)同過濾推薦算法依賴用戶的行為數(shù)據(jù),基于內(nèi)容的推薦算法依賴物品的特征B.協(xié)同過濾推薦算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響,基于內(nèi)容的推薦算法則相對較少C.基于內(nèi)容的推薦算法能夠為新用戶提供有效的推薦,協(xié)同過濾推薦算法對新用戶存在冷啟動問題D.協(xié)同過濾推薦算法的推薦結(jié)果多樣性通常比基于內(nèi)容的推薦算法好二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解釋Storm框架在流處理中的作用。2、(本題5分)簡述Spark相對于Hadoop的優(yōu)勢。3、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何支持電信業(yè)務(wù)創(chuàng)新。4、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),其在大數(shù)據(jù)中的流程是怎樣的?5、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)中的機器學(xué)習(xí)算法的選擇原則。三、綜合分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)對一個在線游戲的玩家行為數(shù)據(jù)進行分析,改進游戲玩法和用戶體驗。2、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在考研培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用,如考研趨勢預(yù)測、學(xué)員報考指導(dǎo),以及培訓(xùn)機構(gòu)的競爭力分析。3、(本題5分)對一家電商企業(yè)的客戶投訴數(shù)據(jù)進行分析,改進售后服務(wù)質(zhì)量。4、(本題5分)根據(jù)某電商平臺的移動端和PC端用戶行為數(shù)據(jù),優(yōu)化平臺界面和功能。5、(本題5分)分析某電商平臺的商品物流跟蹤數(shù)據(jù),提升物流服務(wù)體驗。四、編程題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫,編寫一個
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