哈尔滨工程大学《大数据分析与挖掘》2023-2024学年第二学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页哈尔滨工程大学《大数据分析与挖掘》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30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、在大数据处理中，常常需要对数据进行分区。假设有一个大规模的数据集，需要按照某个字段的值进行分区存储，以便提高查询效率。以下哪种分区方式在处理这种数据时可能效果较好？（）A.哈希分区B.范围分区C.列表分区D.Alloftheabove（以上皆是）2、对于一个需要处理大量文本数据的自然语言处理系统，以下哪种技术能够进行词干提取和词形还原？（）A.词法分析工具B.句法分析工具C.语义理解工具D.以上都不是3、在大数据的应用中，医疗健康领域是一个重要的方向。假设要通过分析患者的电子病历数据来发现疾病的潜在模式和趋势。以下哪种数据分析方法最适合这个任务？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚类分析4、在大数据应用中，用户画像的构建是非常重要的。假设有一个电商平台，需要为用户构建画像，以便进行精准营销。以下哪种数据可以用于构建用户画像？（）A.用户的购买记录B.用户的浏览行为C.用户的评价信息D.Alloftheabove（以上皆是）5、在大数据项目中，数据质量的监控是持续进行的。如果发现数据质量出现问题，以下哪个是首要的解决步骤？（）A.分析问题的根源B.修复数据C.通知相关人员D.记录问题6、在进行大数据分析时，需要选择合适的数据分析工具。如果数据量非常大，且需要进行复杂的机器学习算法训练，以下哪种工具较为合适？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS7、当对大数据进行数据预处理时，为了处理重复数据，以下哪种方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分组操作D.排序操作8、在大数据处理中，数据ETL（Extract,Transform,Load）是一个重要的环节，以下关于数据ETL的描述中，错误的是（）。A.数据ETL包括数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤B.数据ETL可以提高数据的质量和可用性C.数据ETL只需要对数据进行简单的处理，不需要考虑数据的业务含义D.数据ETL需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理9、在大数据存储中，为了支持海量小文件的存储和访问，以下哪种文件系统通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是10、在大数据环境下，数据质量的管理至关重要。以下关于数据质量的影响因素和管理方法，哪项说法不准确？（）A.数据质量可能受到数据来源的多样性、数据录入的错误、数据更新的不及时等因素的影响B.为了提高数据质量，可以采用数据清洗、数据验证、数据监控等方法C.数据质量的管理只需在数据收集阶段进行，后续处理过程中无需关注D.建立数据质量评估指标体系有助于衡量和改进数据质量11、大数据存储系统在处理海量数据时面临诸多挑战。假设一个企业需要存储PB级别的数据，并要求具备高可靠性和可扩展性。以下哪种存储架构最适合？（）A.传统的关系型数据库，如MySQLB.分布式文件系统，如Hadoop的HDFSC.本地磁盘阵列，通过RAID技术保障数据安全D.云存储服务，如亚马逊的S312、在大数据时代，数据驱动决策成为一种趋势，以下关于数据驱动决策的描述中，错误的是（）。A.数据驱动决策可以提高决策的准确性和科学性B.数据驱动决策需要建立完善的数据采集和分析体系C.数据驱动决策只适用于企业管理，不适用于政府决策和社会治理D.数据驱动决策需要培养数据分析师和数据科学家等专业人才13、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14、在大数据处理框架中，Flink被广泛应用于流处理场景。以下关于Flink的特点，哪一项是错误的？（）A.支持精确一次的语义保证B.具有低延迟的处理能力C.对批处理的支持不如流处理D.能够实现状态管理和容错恢复15、大数据分析中的机器学习算法能够帮助发现数据中的隐藏模式和规律。以下关于机器学习在大数据中的应用，哪项描述不准确？（）A.可以使用监督学习算法进行分类和预测，如预测客户流失、商品销量等B.无监督学习算法可用于数据聚类、异常检测等任务C.强化学习在大数据分析中的应用较少，因为其对数据量和计算资源要求过高D.深度学习算法，如卷积神经网络，在图像、语音等大数据处理中表现出色16、在大数据隐私保护中，同态加密是一种有潜力的技术。以下关于同态加密的描述，哪一项是错误的？（）A.同态加密允许在密文上进行特定的计算操作B.同态加密能够在不解密的情况下获得计算结果C.同态加密的计算效率通常很高D.同态加密可以用于保护数据在计算过程中的隐私17、大数据处理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下关于Hadoop和Spark的比较，哪一项是不正确的？（）A.Spark相比Hadoop在内存计算方面具有优势，处理速度更快B.Hadoop更适合处理大规模的静态数据，而Spark更适合处理实时流数据C.Hadoop的生态系统比Spark更丰富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上运行18、数据仓库是大数据存储和分析的重要工具，以下关于数据仓库的描述中，错误的是（）。A.数据仓库用于存储历史数据，以便进行数据分析和决策支持B.数据仓库中的数据通常是经过清洗和转换的高质量数据C.数据仓库可以支持联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）D.数据仓库中的数据通常按照主题进行组织19、在构建大数据处理架构时，需要考虑计算资源的分配和管理。以下哪种技术可以实现资源的动态分配和优化？（）A.虚拟化技术B.容器技术C.云计算平台D.以上都是20、在大数据分析中，数据清洗是一个关键的步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在一些缺失值和错误数据。以下关于数据清洗方法的选择，正确的是：（）A.对于缺失值，直接删除包含缺失值的记录，以保证数据的完整性B.对于错误数据，通过手动检查和修正来确保数据的准确性C.利用统计方法填充缺失值，并使用机器学习算法检测和纠正错误数据D.忽略所有的缺失值和错误数据，直接进行后续的分析21、大数据的处理往往涉及到多个阶段的工作流。假设一个大数据处理项目包括数据采集、清洗、分析和可视化等阶段。以下哪种工作流管理工具最能有效地协调和监控这些阶段的执行？（）A.ApacheAirflowB.ApacheOozieC.LuigiD.以上工具都可以22、在大数据分析中，数据可视化能够帮助我们更好地理解数据。如果要展示不同地区的销售额占比情况，以下哪种可视化图表最合适？（）A.折线图B.饼图C.柱状图D.雷达图23、在大数据分析中，为了挖掘数据中的潜在模式和趋势，以下哪种方法经常被使用？（）A.关联分析B.序列模式挖掘C.时间序列分析D.以上都是24、在进行大数据可视化时，需要选择合适的图表类型来有效地呈现数据。假设有一个数据集，展示了不同地区在一年中每个月的销售额变化情况。以下哪种可视化方式最适合？（）A.饼图，用于展示各地区销售额的占比B.折线图，清晰呈现销售额随时间的变化趋势C.柱状图，对比不同地区在每个月的销售额D.散点图，分析销售额与其他因素的关系25、大数据的处理通常需要分布式计算框架来提高效率。假设有一个需要对海量文本数据进行词频统计的任务，数据量达到数百TB。以下哪种分布式计算框架最适合处理这种大规模的数据处理任务？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm26、在大数据项目中，数据迁移是一个常见的任务。假设要将大量数据从一个旧的存储系统迁移到新的存储系统，以下哪种策略可能不太可行？（）A.一次性全部迁移B.分批次逐步迁移C.先迁移近期使用的数据，再迁移历史数据D.随机选择部分数据进行迁移27、在进行大数据分析时，经常需要对数据进行采样。以下关于数据采样的描述，正确的是？（）A.随机采样可以保证样本的代表性B.分层采样适用于数据分布均匀的情况C.采样会导致数据信息的丢失，应尽量避免D.系统采样比随机采样更准确28、在进行大数据项目时，需要进行数据治理。以下关于数据治理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据治理包括制定数据策略、数据标准和数据管理流程B.数据治理可以确保数据的质量、一致性和可用性C.数据治理是一次性的工作，完成后无需再关注D.数据治理需要跨部门的协作和沟通29、在大数据环境中，为了实现数据的高效存储和检索，以下哪种数据结构经常被用于索引？（）A.B+树B.红黑树C.AVL树D.跳表30、在大数据存储方面，分布式文件系统被广泛应用。假设一个公司有海量的图像数据需要存储和访问，考虑使用Hadoop的HDFS作为存储解决方案。以下关于HDFS的特点，哪一项是不正确的？（）A.适合存储大规模数据，具有高容错性B.数据存储在多个节点上，提高了数据的可靠性C.可以支持随机读写操作，具有很高的读写性能D.采用主从架构，NameNode负责管理文件系统的元数据二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）给定一个包含社交媒体用户发布图片数据的数据集，使用图像分析技术提取图片的主题和情感倾向。2、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户搜索关键词数据集进行语义分析，找出相关的搜索意图和需求。3、（本题5分）有一个包含城市公共交通刷卡数据的文件，使用SQL语句和相关数据库操作，找出客流量最大的公交线路和对应的客流量。4、（本题5分）使用Python的机器学习库，对一个包含用户手机使用行为数据的数据集进行用户行为预测，如通话时长、流量使用等。5、（本题5分）利用Python语言和TensorFlow框架，构建一个自动编码器（Autoencoder），对大规模的图像数据进行压缩和重构。三、简答题（本大题共5个小