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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页广西职业技术学院《大数据与商务智能》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共25个小题,每小题1分,共25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、在大数据分析中,为了评估模型的性能和准确性,以下哪种指标通常被使用?()A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是2、在大数据处理中,数据清洗是一个重要的环节。假设我们有一个包含大量用户购买记录的数据集,其中存在部分数据缺失、错误或重复。以下哪种方法不太适合用于处理数据缺失的情况?()A.使用均值或中位数填充缺失值B.根据其他相关字段的值通过算法推测缺失值C.直接删除包含缺失值的数据行D.不做任何处理,保留缺失值3、在构建大数据处理系统时,Hadoop生态系统是常用的框架之一。关于Hadoop中的MapReduce编程模型,以下描述正确的是?()A.Map阶段和Reduce阶段的输出结果总是相同的结构B.MapReduce只能处理结构化数据C.Map阶段负责数据的分解和初步处理,Reduce阶段负责数据的汇总和整合D.MapReduce不适合处理大规模数据4、在大数据时代,数据可视化变得越来越重要,以下关于数据可视化的描述中,错误的是()。A.数据可视化可以帮助用户更好地理解数据B.数据可视化可以使用图表、图形等多种形式展示数据C.数据可视化只适用于小规模数据的展示D.数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性5、假设要对大量的时间序列数据进行预测,并且数据具有季节性和趋势性,以下哪种方法可能更有效?()A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是6、在大数据处理中,常常需要对数据进行预处理和特征工程。假设有一个包含大量文本数据的数据集,需要将文本转换为数值特征以便进行机器学习模型的训练。以下哪种方法常用于文本数据的特征提取?()A.TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)B.主成分分析(PCA)C.独立成分分析(ICA)D.因子分析7、在进行大数据分析时,常常需要用到数据挖掘算法。以下关于决策树算法和聚类算法的描述,哪一项是错误的?()A.决策树算法可以用于分类和预测,聚类算法主要用于将数据分组B.决策树算法生成的结果易于理解和解释,聚类算法的结果相对较难解释C.决策树算法需要事先指定类别标签,聚类算法不需要D.聚类算法的计算复杂度通常比决策树算法低8、大数据在电商物流配送中的应用能够优化配送效率,以下关于大数据在电商物流中的应用描述,哪一项是不正确的?()A.可以根据订单数据进行智能仓储管理B.有助于优化配送路线规划,减少配送时间C.大数据在电商物流配送中的应用只关注配送环节,对仓储环节没有影响D.能够实时监控物流车辆的位置和状态9、在大数据环境下,数据质量问题可能导致错误的分析结果。假设一个数据集存在大量噪声数据。以下哪种方法可以减少噪声的影响?()A.直接删除含有噪声的数据点B.采用平滑技术对噪声数据进行处理C.忽略噪声数据,只关注主要的数据趋势D.增加更多的数据来稀释噪声的影响10、在大数据时代,数据存储的选择对于系统性能和成本有着重要影响。以下关于数据存储技术的比较,哪项说法不准确?()A.关系型数据库适用于结构化数据的存储和复杂的事务处理,但在扩展性方面存在一定局限B.分布式文件系统如HDFS适合存储大规模的非结构化和半结构化数据,具有高容错性和可扩展性C.对象存储常用于存储海量的小文件,具有高效的读写性能和较低的成本D.内存数据库将数据存储在内存中,速度极快,但存储容量有限且成本较高,只适用于小规模数据11、大数据中的异常检测用于发现数据中的异常模式或离群点。以下关于异常检测方法的描述,哪一个是不准确的?()A.基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常B.基于距离的方法根据数据点之间的距离来识别离群点C.基于密度的方法通过计算数据点的局部密度来检测异常D.异常检测的结果总是明确和准确的,不存在误判的情况12、在进行大数据可视化时,需要考虑很多因素。以下关于大数据可视化的描述,哪一个是不准确的?()A.可视化可以帮助用户更直观地理解复杂的大数据B.选择合适的图表类型对于有效地展示数据非常重要C.大数据可视化只需要关注数据的展示效果,无需考虑用户交互D.可视化设计应该根据数据的特点和分析目的进行定制13、大数据分析方法包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等,以下关于大数据分析方法的描述中,错误的是()。A.描述性分析用于描述数据的特征和分布B.预测性分析用于预测未来的趋势和事件C.规范性分析用于制定最优的决策和行动方案D.大数据分析方法只适用于大规模数据的分析,不适用于小规模数据的分析14、假设要对大量的文本数据进行情感分类,并且考虑上下文信息,以下哪种深度学习模型可能表现更好?()A.循环神经网络B.卷积神经网络C.长短时记忆网络D.门控循环单元15、随着大数据技术的发展,新的编程模型不断涌现。假设要开发一个高效的大数据处理应用程序。以下哪种编程模型最适合提高开发效率和程序性能?()A.传统的面向过程编程B.面向对象编程C.函数式编程D.基于特定大数据框架的编程模型16、在大数据的采样技术中,分层采样常用于保持数据的分布特征。假设我们有一个包含不同年龄段人群的数据集,需要进行采样。以下关于分层采样的说法,哪一项是正确的?()A.按照年龄段进行随机采样,保证每个年龄段都有样本被抽取B.对每个年龄段分别进行全采样C.只对人数较多的年龄段进行采样D.随机选择一部分样本,不考虑年龄段的分布17、大数据存储技术的发展趋势包括分布式存储、云存储、对象存储等,以下关于大数据存储技术发展趋势的描述中,错误的是()。A.分布式存储可以提高数据的存储容量和可靠性B.云存储可以提供灵活的存储服务和高可用性C.对象存储适用于存储大规模非结构化数据D.大数据存储技术的发展趋势只需要考虑存储容量,不需要考虑存储性能和成本18、在处理大规模的大数据集时,常常需要对数据进行清洗和预处理。假设一个包含了用户购物行为的数据集,其中存在大量缺失值、重复数据和异常值。以下哪种数据清洗方法最适合处理这种情况,同时能够最大程度地保留有用信息并提高数据质量?()A.直接删除包含缺失值、重复数据和异常值的记录B.通过统计方法填充缺失值,去除重复数据,并使用聚类算法识别和处理异常值C.对缺失值进行随机填充,保留重复数据,忽略异常值D.不进行任何处理,直接使用原始数据进行分析19、大数据治理是确保大数据有效利用和管理的重要环节。关于大数据治理的框架和流程,以下描述不正确的是:()A.大数据治理包括制定策略、建立组织架构、明确数据标准和流程等方面B.数据治理流程通常涵盖数据的规划、获取、存储、使用和销毁等阶段C.大数据治理只需关注技术层面,无需考虑组织文化和人员因素D.建立数据质量评估机制和数据治理的监督机制是大数据治理的重要组成部分20、随着大数据技术的应用,数据质量问题日益凸显。以下关于影响数据质量的因素,哪一项不太准确?()A.数据采集过程中的错误B.数据存储方式的不合理C.数据分析算法的复杂性D.数据传输过程中的丢失或损坏21、在大数据处理中,分布式计算框架需要考虑数据的分区和分布策略。假设一个数据集按照用户ID进行分区。以下关于分区策略的描述,正确的是:()A.分区数量越多越好,能够提高并行处理能力B.分区应均匀分布,避免某些分区数据量过大C.分区可以随意设置,对计算性能没有影响D.按照用户ID的首字母进行分区,方便管理22、在大数据处理中,为了提高数据处理的速度和效率,以下哪种硬件配置通常是重要的?()A.多核CPUB.大容量内存C.高速磁盘D.以上都是23、假设要对大量的音频数据进行分析和处理,以下哪种技术或工具可能会被用到?()A.语音识别技术B.音频处理库C.深度学习框架D.以上都是24、在大数据的存储中,数据分区是一种常见的策略。假设一个电商交易大数据集,按照交易时间进行分区存储。以下哪种分区方式最能提高数据查询的效率,特别是针对特定时间段的交易查询?()A.按年分区B.按月分区C.按日分区D.按小时分区25、大数据在电信行业的应用能够提升服务质量,以下关于大数据在电信中的应用描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分析用户行为数据进行套餐定制和推荐B.有助于优化网络资源配置,提升网络性能C.大数据在电信行业的应用主要集中在客户服务方面,对网络运营的作用有限D.能够识别欺诈行为,保障用户权益二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)在大数据处理中,如何解决数据倾斜问题?2、(本题5分)简述大数据在电信行业的客户流失预测中的应用。3、(本题5分)大数据如何优化城市交通拥堵治理?4、(本题5分)简述大数据在药品研发中的作用。三、综合分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)研究某在线音乐平台的用户播放数据,推荐个性化的音乐歌单。2、(本题5分)根据某电商平台的商品退货数据,分析原因,降低退货率。3、(本题5分)分析某在线游戏平台的游戏内广告效果数据,提高广告收益。4、(本题5分)研究某在线医疗平台的移动医疗应用数据,提升移动医疗体验。5、(本题5分)根据某金融机构的客户投诉处理时长数据,提高处理效率。四、编程题(本大题共

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