浙江财经大学《大数据技术导论》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《大数据技术导论》2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、大数据在物流领域有广泛的应用，以下关于大数据在物流领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于物流路径规划和优化，提高物流效率和降低成本B.大数据可以用于物流需求预测和库存管理，提高供应链的协同性和稳定性C.大数据可以用于物流企业的风险管理和决策支持，提高企业的竞争力D.大数据在物流领域的应用只局限于传统物流企业，不能应用于新兴的物流科技企业2、某公司正在开展一项市场调研项目，需要分析大量的消费者评价数据，以了解消费者对其产品的满意度和改进需求。以下哪种自然语言处理技术对于提取关键信息和情感倾向最有帮助？（）A.词法分析B.句法分析C.命名实体识别D.情感分析3、在大数据分析中，特征工程是重要的一步。以下关于特征选择和特征提取的描述，哪一项是错误的？（）A.特征选择是从原始特征中选择出有价值的特征，特征提取是通过某种变换生成新的特征B.特征选择可以降低数据维度，特征提取可以提高数据的可解释性C.主成分分析是一种特征提取方法，互信息是一种特征选择方法D.特征选择和特征提取的目的都是为了提高模型的性能4、大数据的应用不仅局限于企业，也在科研领域发挥着重要作用。假设一个天文学研究项目，需要分析大量的天体观测数据。以下哪种大数据技术最能帮助天文学家发现新的天体现象和规律？（）A.分布式存储和计算B.数据可视化C.机器学习算法D.以上技术结合使用5、大数据的分析结果需要以有效的方式呈现给决策者。假设一个大数据分析项目得出了关于市场竞争态势的结论。以下哪种报告形式最能帮助决策者快速理解和做出决策？（）A.详细的技术报告B.简洁的摘要报告C.交互式的可视化仪表盘D.以上形式结合使用6、当处理海量的社交媒体数据时，情感分析是一个常见的任务。假设我们有大量的微博文本数据，需要判断每条微博所表达的情感是积极、消极还是中性。以下哪种方法常用于社交媒体的情感分析？（）A.基于词典的方法，根据预定义的情感词库进行判断B.基于机器学习的方法，使用分类算法进行训练和预测C.基于深度学习的方法，如使用卷积神经网络进行情感分类D.以上方法都经常被使用，具体取决于数据特点和任务需求7、在大数据处理中，数据挖掘技术发挥着重要作用。以下关于数据挖掘任务的说法，错误的是（）A.关联规则挖掘可以发现数据中不同项之间的关联关系B.分类算法用于将数据划分到不同的类别中C.聚类分析是将相似的数据对象归为一组，与分类不同，聚类不需要事先知道类别数量D.数据降维的目的是减少数据量，同时会丢失数据中的重要信息8、对于一个需要处理大规模时空数据的物流大数据系统，以下哪种技术能够提供有效的轨迹分析和预测？（）A.轨迹挖掘算法B.时空数据库C.机器学习模型D.以上都是9、大数据的处理常常需要处理海量的图像和视频数据。假设要对一个大型视频数据集进行目标检测和跟踪。以下哪种技术最适合这种计算机视觉任务？（）A.传统的图像处理算法B.深度学习中的卷积神经网络C.支持向量机D.决策树10、在大数据环境下，数据的备份和恢复策略至关重要。假设一个企业的大数据系统每天都会产生大量的新数据，以下哪种备份策略既能保证数据的安全性又能减少备份时间？（）A.全量备份B.增量备份C.差异备份D.随机备份11、大数据中的数据集成涉及将来自多个数据源的数据进行整合。以下关于数据集成的挑战和解决方法，哪项说法不正确？（）A.数据源的格式不一致、语义差异和数据重复是常见的挑战B.可以通过数据清洗、转换和映射等技术来解决数据格式和语义的问题C.使用数据仓库或数据集市来集中存储和管理集成后的数据D.数据集成是一次性的工作，完成后无需再进行维护和更新12、在大数据分析中，回归分析是一种常见的方法。以下关于回归分析的描述，哪一个是不准确的？（）A.回归分析可以用于预测连续型变量的值B.线性回归是回归分析中最简单的形式C.回归分析只能处理两个变量之间的关系，不能处理多个变量D.可以通过评估回归模型的拟合优度来判断其准确性13、在大数据分析中，以下哪种可视化工具常用于展示数据的分布和趋势？（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.雷达图14、在大数据的流处理中，窗口操作是常见的处理方式。假设我们需要对数据流进行按时间窗口的统计分析，以下哪种窗口类型不适合用于实时性要求较高的场景？（）A.滚动窗口B.滑动窗口C.会话窗口D.固定窗口15、在大数据应用中，推荐系统是常见的一种应用。假设一个在线视频平台需要为用户推荐个性化的视频内容。以下哪种技术或方法通常用于构建推荐系统？（）A.协同过滤B.分类算法C.回归分析D.决策树二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明大数据在电信欺诈检测中的方法。2、（本题5分）简述大数据在房地产市场分析中的方法。3、（本题5分）简述大数据在房地产项目选址中的作用。4、（本题5分）简述大数据在消防救援中的作用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Hadoop的缓存优化技术，提高频繁访问数据的读取速度，优化数据处理性能。2、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含电影演员票房号召力数据的文件，分析演员对票房的贡献和影响力。3、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，对存储在Hadoop中的用户行为数据进行多维分析，例如分析不同地区用户的购买行为差异。4、（本题5分）运用Java语言和Hive数据仓库，编写一个查询语句，对一个包含数十亿行销售数据的表进行分析。要求计算不同产品在不同地区的销售额和利润，并找出最畅销的产品和地区。5、（本题5分）利用Java语言和Neo4j图数据库，设计一个程序来存储和查询社交网络中的关注关系和消息传播路径数据，例如找出影响力最大的用户。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）研究某社交媒体平台的用户关注列表数据，推