上海对外经贸大学《大数据存储与分析》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《大数据存储与分析》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、在大数据环境中，为了实现数据的快速检索和查询，以下哪种索引结构通常被优化？（）A.倒排索引B.位图索引C.全文索引D.以上都是2、在大数据分析中，异常检测是一项重要的任务。假设有一个生产线上的传感器数据，需要检测出异常的设备运行状态。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于聚类的方法C.基于深度学习的方法D.Alloftheabove（以上皆是）3、在大数据处理中，数据压缩是一种常用的技术，以下关于数据压缩的描述中，错误的是（）。A.数据压缩可以减少数据的存储空间和传输带宽B.数据压缩可以提高数据的存储和传输效率C.数据压缩只适用于文本数据，不适用于图像、音频和视频等多媒体数据D.数据压缩需要根据数据的特点和应用场景选择合适的压缩算法4、在大数据应用中，情感分析常用于处理文本数据。以下关于情感分析方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于词典的方法依赖于预先构建的情感词典B.机器学习方法需要大量标注数据进行训练C.深度学习方法在处理复杂文本时表现出色D.基于规则的方法灵活性最高，适应性最强5、在大数据的特征工程中，除了手动选择和提取特征，还可以使用自动特征工程的方法。假设我们有一个复杂的数据集，以下哪种自动特征工程的技术可能适用？（）A.自动编码器B.遗传算法C.随机森林D.以上技术都可能用于自动特征工程6、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客户信息的数据集，其中存在一些缺失值、错误数据和重复记录。以下哪种方法最适合处理缺失值？（）A.直接删除包含缺失值的记录B.用平均值或中位数填充缺失值C.根据其他相关字段的值通过算法推测填充缺失值D.对缺失值不做任何处理7、假设要对一个大型数据集进行聚类分析，并且数据分布较为复杂，以下哪种聚类算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.以上都有可能8、大数据中的数据血缘追踪可以帮助理解数据的来龙去脉。以下关于数据血缘追踪工具和技术，哪项说法不准确？（）A.一些商业的大数据管理平台提供了内置的数据血缘追踪功能B.可以通过自定义脚本和数据库元数据来实现数据血缘的追踪C.数据血缘追踪技术能够自动发现和记录数据处理过程中的所有变化D.数据血缘追踪只适用于关系型数据库，对非关系型数据库不适用9、在大数据处理中，数据清洗是一个重要的环节，以下关于数据清洗的描述中，错误的是（）。A.数据清洗用于去除数据中的噪声和错误数据B.数据清洗可以提高数据的质量和可用性C.数据清洗只需要对数据进行简单的过滤和筛选D.数据清洗需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理10、在大数据项目中，数据迁移是常见的操作。假设有一个旧的大数据系统需要迁移到新的硬件平台和软件架构上。以下哪种方法可以确保数据迁移的顺利进行？（）A.一次性全部迁移B.逐步迁移，先迁移关键数据C.先在新系统上进行测试，再迁移数据D.Alloftheabove（以上皆是）11、在大数据治理中，数据标准的制定至关重要。假设一个跨国企业在不同地区有多个分支机构，数据格式和定义存在差异。以下关于数据标准制定的描述，正确的是：（）A.为每个地区制定独立的数据标准，以适应本地需求B.建立统一的数据标准，强制所有分支机构遵循C.参考行业最佳实践，结合企业自身特点制定灵活的数据标准D.数据标准无需严格执行，可根据实际情况灵活调整12、在大数据存储中，列式存储和行式存储各有优缺点。假设一个数据仓库主要用于大规模数据查询和分析。以下关于存储方式的选择，正确的是：（）A.行式存储，因为读取整行数据速度快B.列式存储，能够提高特定列数据的查询效率C.混合存储，根据数据特点动态选择存储方式D.存储方式对查询性能影响不大，可以随意选择13、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14、在大数据的存储中，为了应对数据的快速增长，需要考虑可扩展性。假设一个数据量不断增加的数据集，需要选择一种能够轻松扩展存储容量的方案。以下哪种存储架构最具有可扩展性？（）A.纵向扩展（ScaleUp）B.横向扩展（ScaleOut）C.混合扩展D.以上架构都不具有可扩展性15、在大数据存储中，为了提高数据的读取性能，常常采用缓存机制。假设一个数据存储系统中有一个热点数据区域，经常被访问。以下哪种缓存替换策略在这种情况下可能效果较好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（随机）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、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、在大数据分析中，建立数据仓库是常见的做法。以下关于数据仓库的描述，不准确的是（）A.数据仓库存储的是经过整合和清洗的数据B.数据仓库主要用于支持决策分析，而不是事务处理C.数据仓库中的数据是实时更新的，反映最新的业务状态D.数据仓库的设计需要考虑数据的分层和主题域的划分20、在大数据的异常检测中，需要从大量正常数据中找出异常值。假设我们有一个网络流量数据集，其中大部分流量是正常的，但存在一些异常的高峰值。以下哪种方法常用于网络流量的异常检测？（）A.基于统计的方法，如计算均值和标准差B.基于机器学习的方法，如使用支持向量机C.基于深度学习的方法，如使用自编码器D.以上方法都经常被使用，具体取决于数据特点和需求21、在处理海量文本数据时，自然语言处理技术常常被应用。以下关于词袋模型和词嵌入模型的比较，哪一项是不正确的？（）A.词袋模型忽略了词序信息，词嵌入模型能够捕捉词之间的语义关系B.词嵌入模型的维度通常比词袋模型低C.词袋模型计算简单，词嵌入模型训练相对复杂D.词袋模型在处理短文本时效果较好，词嵌入模型更适合长文本22、在大数据处理流程中，数据采集是第一步。以下关于数据采集方法的叙述，不正确的是（）A.系统日志采集是通过对信息系统产生的日志进行收集和分析B.网络爬虫可以从互联网上抓取大量的数据C.传感器数据采集主要用于获取物理世界中的实时数据D.手工录入是最常用且高效的数据采集方式，适用于大规模数据采集23、在大数据时代，数据可视化的创新不断涌现。以下关于新兴的数据可视化形式，哪一项是不正确的？（）A.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术可以提供沉浸式的数据可视化体验B.动态可视化能够实时反映数据的变化，增强用户对数据的理解C.故事性可视化通过讲述一个数据相关的故事来传达信息，更具吸引力D.新兴的数据可视化形式只是为了追求视觉效果，对数据分析的帮助不大24、在大数据处理中，数据的一致性和准确性需要得到保障。假设一个数据处理流程涉及多个步骤和系统。以下哪种方法可以确保数据的一致性？（）A.在每个步骤结束时进行数据验证和修复B.建立中央数据管理平台，统一管理和协调数据C.采用自动化的数据验证工具和流程D.以上方法结合使用，加强数据一致性管理25、在大数据环境下，数据质量管理面临新的挑战。以下关于大数据数据质量管理的叙述，不正确的是（）A.需要建立完善的数据质量评估指标体系B.数据清洗和转换是提高数据质量的重要手段C.大数据的数据质量一定比小数据的数据质量差D.人工审核和监控在数据质量管理中仍然发挥着重要作用26、大数据中的文本分析技术可以帮助从大量文本数据中提取有价值的信息。以下关于文本分析流程的描述，哪一个是不准确的？（）A.首先进行文本数据的收集和预处理，包括分词、去除停用词等操作B.接着运用特征提取技术，将文本转换为可计算的向量形式C.然后选择合适的文本分类或聚类算法进行分析D.文本分析的结果无需进行评估和验证，直接应用于实际业务27、随着大数据技术的不断发展，数据存储和处理面临诸多挑战。在处理海量的非结构化数据时，以下哪种技术通常被用于高效存储和快速检索？（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.数据仓库D.内存数据库28、在大数据的背景下，数据仓库的设计需要适应新的需求。假设一个拥有多个业务部门的大型企业，需要构建一个统一的数据仓库来整合来自不同系统的数据。以下哪种数据仓库架构最适合这种复杂的企业环境？（）A.集中式数据仓库B.分布式数据仓库C.数据集市D.混合式数据仓库29、在大数据分析中，数据挖掘的目的是发现数据中的潜在模式和关系。以下哪个不是数据挖掘的主要任务？（）A.数据分类B.数据加密C.数据聚类D.关联规则发现30、在大数据分析中，关联规则挖掘是一种常见的方法。假设有一个超市的销售数据集，包含了顾客购买的商品信息。如果我们发现购买牛奶的顾客中有70%也购买了面包，这被称为（）A.强关联规则B.弱关联规则C.无关联规则D.随机关联规则二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Scala实现一个程序，处理来自气象站的大量天气数据。找出一个月内降雨量最大的5天，并计算这5天的总降雨量。2、（本题5分）用Java编写一个程序，处理一个包含在线教育平台学生考试成绩数据的大型数据集。找出成绩进步最大的10个学生，并计算他们的平均进步幅度。3、（本题5分）运用Java语言和Presto分布式查询引擎，对存储在多个数据源（如Hive、SQLServer等）中的人力资源数据进行联合查询和分析，例如计算不同部门的员工平均工资。4、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，构建一个数据立方体，对一个包含市场调研数据（如消费者满意度、品牌知名度等）的大型数据集进行多维分析。能够快速回答诸如“不同年龄段消费者对特定品牌的满意度”等问题。5、（本题5分）使用Python的机器学习库，对一个包含信用卡交易数据的数据集进行异常检测，找出可能的欺诈交易。三、简答题（本大题共