四川工业科技学院《大数据开发技术》2023-2024学年第二学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页四川工业科技学院《大数据开发技术》

2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、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、在大数据的异常检测中，基于密度的方法能够发现不同形状和大小的异常点。假设我们有一个二维的数据空间，以下哪种基于密度的异常检测算法比较常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法2、大数据在气象领域有重要的应用。以下关于大数据在气象中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析大量的气象数据提高天气预报的准确性B.有助于研究气候变化的趋势和影响C.大数据在气象领域的应用已经非常成熟，没有进一步发展的空间D.能够为灾害性天气的预警和应对提供支持3、大数据分析方法有很多种，以下关于大数据分析方法的描述中，错误的是（）。A.关联分析用于发现数据中不同变量之间的关联关系B.聚类分析用于将数据分成不同的组或簇C.分类分析用于预测数据属于哪个类别D.大数据分析只能使用传统的统计分析方法4、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5、假设要对大数据进行预测分析，例如预测股票价格走势，以下哪种机器学习算法可能会表现较好？（）A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.随机森林6、大数据处理框架众多，如Hadoop、Spark等。假设我们需要对大规模的实时数据进行快速处理和分析。以下哪种框架更适合？（）A.Hadoop，因其在批处理方面表现出色B.Spark，具有良好的实时处理能力和内存计算优势C.Flink，专注于流处理和事件驱动应用D.Storm，适用于对延迟要求极高的场景7、大数据技术在市场营销领域有广泛的应用。假设一个公司想要通过大数据精准定位目标客户。以下哪种数据来源对实现这一目标最为关键？（）A.客户的购买历史和消费金额B.客户的社交媒体活动和兴趣爱好C.客户的人口统计信息，如年龄、性别、地域D.以上数据8、在大数据存储中，列式存储和行式存储各有优缺点。如果主要进行频繁的列查询操作，以下哪种存储方式更合适？（）A.列式存储B.行式存储C.两者效果相同D.取决于数据量的大小9、在大数据项目中，数据质量评估至关重要。假设我们有一个电商网站的用户行为数据集，包含浏览记录、购买记录等。以下哪项不是数据质量评估的关键指标？（）A.数据的准确性，即数据是否真实反映用户行为B.数据的一致性，不同来源的数据是否相互匹配C.数据的时效性，数据产生和收集的时间间隔D.数据的美观性，数据在展示时的视觉效果10、对于一个不断产生新数据的大数据系统，要保持数据的实时更新和一致性，以下哪种技术或方法是关键？（）A.增量计算B.批量处理C.全量计算D.数据缓存11、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12、在处理实时大数据流时，Kafka是一个常用的消息队列系统。以下关于Kafka的描述，错误的是？（）A.Kafka可以保证消息的顺序传递B.Kafka具有高吞吐量和低延迟的特点C.Kafka中的消息一旦被消费就会立即删除D.Kafka支持分区和副本机制13、随着数据量的不断增长，大数据技术在各个领域得到了广泛应用。以下关于大数据特点的描述，不准确的是（）A.数据量巨大，通常以PB甚至EB为单位计量B.数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据C.数据价值密度高，每一条数据都具有重要的价值D.数据处理速度要求高，需要在短时间内完成数据的分析和处理14、大数据的处理需要高效的索引结构来提高数据的查询效率。假设一个大规模的商品销售数据集，需要快速查询特定商品的销售记录。以下哪种索引结构最适合这种情况？（）A.B树索引B.B+树索引C.哈希索引D.位图索引15、在大数据环境下，数据隐私法规和合规性要求日益严格。以下关于数据隐私合规的措施，哪一项是不正确的？（）A.企业需要了解并遵守相关的法律法规，如欧盟的GDPR、中国的网络安全法等B.对员工进行数据隐私培训，提高其合规意识和数据处理的规范性C.定期进行数据隐私审计，发现并整改潜在的合规风险D.为了满足合规要求，应尽量避免收集和使用任何用户数据二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述大数据在环境保护中的应用。2、（本题5分）解释大数据如何进行市场细分和定位。3、（本题5分）大数据对社交媒体分析的作用是什么？4、（本题5分）解释MapReduce如何处理大规模数据。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用SparkSQL，对一个包含销售订单数据的数据集进行分析，找出销售额最高的月份和地区，并计算每个地区的销售增长率。2、（本题5分）有一个包含医疗数据的文件，使用Python中的数据处理库，分析某种疾病的发病率与患者年龄、性别、地域等因素的关系。3、（本题5分）使用Python的Pandas库，分析一个包含在线教育平台课程评价数据的大规模数据集。找出评价最好的10个课程，并计算它们的平均评价分数。4、（本题5分）用Java编写一个程序，处理一个包含电商平台商品推荐数据的大型数据集。找出推荐成功率最高的10种商品，并计算它们的平均推荐成功率。5、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含电商促销活动数据的文件，评估不同促销策略对销售业绩的影响。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）综合研究大数据在制鞋行业的应用，如鞋底材料选择、鞋型设计，以及销售数据的深度挖