南充电影工业职业学院《大数据技术导论》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页南充电影工业职业学院《大数据技术导论》

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、在大数据的缓存策略中，LRU（最近最少使用）是一种常见的算法。假设一个系统需要频繁访问大量的数据，使用LRU缓存策略。以下关于LRU缓存的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够自动淘汰最近最少使用的数据B.对于访问模式变化较大的数据效果较好C.实现相对简单，但可能会导致某些重要数据被误淘汰D.可以有效地利用有限的缓存空间2、在大数据处理中，数据可视化的工具和技术有很多种，以下关于数据可视化工具和技术的描述中，错误的是（）。A.数据可视化工具可以提供多种图表和图形，如柱状图、折线图、饼图等B.数据可视化工具可以支持实时数据可视化和动态数据可视化C.数据可视化工具只适用于数据分析师和专业人员，不适用于普通用户D.数据可视化工具需要具备良好的用户界面和交互性3、在大数据存储系统中，数据的一致性级别可以进行调整。假设一个应用对数据一致性要求不高，但对性能要求较高，以下哪种一致性级别可能适合？（）A.强一致性B.最终一致性C.弱一致性D.以上都不适合4、大数据中的情感分析用于判断文本中的情感倾向。以下关于情感分析的应用场景和方法，哪项描述不准确？（）A.情感分析可应用于社交媒体监测、客户反馈分析和产品评价等领域B.基于词典的方法通过查找预定义的情感词来判断情感倾向C.机器学习方法，如朴素贝叶斯和支持向量机，也可用于情感分析D.情感分析只能处理简单的正面、负面和中性情感，无法识别更复杂的情感5、在大数据的数据清洗中，处理重复数据的方法有多种。假设我们有一个大规模的数据集，存在大量重复记录，以下哪种方法可以高效地去除重复数据？（）A.排序后逐个比较去除B.使用哈希表进行快速判断和去除C.随机选择一部分数据保留，其余删除D.对重复数据进行合并处理6、当对大数据进行数据标准化时，为了将数据映射到特定的区间，以下哪种方法通常被采用？（）A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上都是7、在大数据处理框架中，Kafka常用于消息队列。以下关于Kafka的特点，哪一项是不正确的？（）A.支持高吞吐量的数据传递B.能够保证消息的顺序传递C.具有良好的扩展性和容错性D.不适合处理实时性要求极高的消息8、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9、在处理大规模图像数据时，常常需要进行特征提取和分类。假设有一个包含数百万张图片的数据集，需要快速准确地识别图片中的物体。以下哪种技术或算法在图像大数据处理中应用广泛？（）A.决策树B.随机森林C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯10、在大数据环境下，数据血缘关系的追踪非常重要。以下关于数据血缘关系的描述，不正确的是（）A.数据血缘关系能够清晰展示数据的来源和流向B.有助于理解数据的产生过程和变化情况C.数据血缘关系只在数据仓库中存在，其他数据存储系统中不存在D.对于数据质量的评估和问题追溯具有重要意义11、在大数据项目中，数据预处理通常包括数据清洗、转换和集成等步骤。如果数据来自多个不同的数据源，且数据格式不一致，首先需要进行的操作是？（）A.数据清洗B.数据转换C.数据集成D.数据采样12、在大数据分析中，数据血缘关系的追踪至关重要。以下关于数据血缘的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据血缘能够清晰展示数据的来源、处理过程和流向，有助于理解数据的产生和演变B.通过数据血缘，可以快速定位数据质量问题的根源，便于进行问题排查和修复C.数据血缘只在数据仓库和数据处理流程中重要，对于实时数据分析系统意义不大D.建立和维护数据血缘关系需要在数据处理的各个环节进行记录和跟踪13、在大数据项目中，数据可视化不仅要美观，更要能有效传达信息。假设我们要展示一个地区不同年龄段人口的分布情况。以下哪种可视化方式最直观？（）A.折线图，展示不同年龄段人口的变化趋势B.饼图，显示各年龄段人口占总人口的比例C.柱状图，对比不同年龄段的人口数量D.箱线图，反映人口数据的分布范围和离散程度14、在大数据的分类任务中，支持向量机（SVM）是一种有效的算法。假设我们有一个高维的数据集需要进行分类，以下关于SVM的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够处理线性不可分的数据，通过核函数将数据映射到高维空间B.对大规模数据集的训练效率较高C.对异常值比较敏感D.寻找具有最大间隔的超平面进行分类15、大数据中的数据预处理技术包括数据清洗、集成、转换和规约等。对于数据规约的目的和方法，以下描述错误的是：（）A.数据规约的目的是减少数据量，提高数据处理效率，同时保持数据的完整性和准确性B.数据规约可以通过特征选择、主成分分析等方法实现C.数据规约会导致数据信息的丢失，因此应尽量避免使用D.抽样是一种常见的数据规约方法，可以通过随机抽样或分层抽样来减少数据量16、在大数据分析中，数据可视化是非常重要的一环。假设有一个关于城市交通流量的大数据集，需要以直观的方式展示不同区域、不同时间段的交通拥堵情况。以下哪种可视化方式可能最有效？（）A.折线图B.柱状图C.热力图D.饼图17、在大数据处理中，数据挖掘算法的选择非常重要，以下关于数据挖掘算法选择的描述中，错误的是（）。A.数据挖掘算法的选择需要根据数据的特点和应用场景进行B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题C.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，不需要考虑算法的效率和可扩展性D.数据挖掘算法的选择需要结合实际情况进行评估和验证18、在大数据安全领域，访问控制是重要的防护手段。假设一个企业的大数据平台包含敏感的商业数据。以下哪种访问控制模型最适合？（）A.自主访问控制（DAC），用户自主决定数据访问权限B.强制访问控制（MAC），基于系统的安全策略进行严格限制C.基于角色的访问控制（RBAC），根据用户角色分配权限D.以上三种模型结合使用，实现多层次的访问控制19、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20、在大数据的分类算法中，随机森林是一种集成学习方法。假设我们有一个不平衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于随机森林处理不平衡数据的说法，哪一项是不正确的？（）A.随机森林对不平衡数据具有较好的鲁棒性B.可以通过过采样或欠采样来平衡数据后再使用随机森林C.随机森林在处理不平衡数据时不需要进行特殊处理D.调整随机森林的参数可以提高对少数类别的分类性能21、在处理大规模数据的聚类问题时，以下哪种聚类算法对噪声和异常值不太敏感？（）A.K-Means聚类B.DBSCAN聚类C.层次聚类D.以上都敏感22、在大数据分析中，为了发现数据中的频繁项集，以下哪种算法经常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是23、在大数据分析项目中，以下哪个阶段通常需要花费最多的时间和精力？（）A.数据收集B.数据预处理C.模型构建D.结果评估24、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25、在大数据可视化中，为了展示数据的相关性和关系，以下哪种图表类型通常被使用？（）A.相关矩阵图B.和弦图C.桑基图D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明大数据可视化在决策支持中的作用。2、（本题5分）解释Spark的核心概念和组件。3、（本题5分）简述大数据在社交媒体舆情监测中的方法。4、（本题5分）解释数据复制在大数据中的作用和策略。三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究某电商平台的商品品牌影响力数据，加强品牌合作。2、（本题5分）分析大数据在民宿行业的应用，如房源推荐、客户评价分析，以及民宿运营的成本控制。3、（本题5分）分析某金融机构的客户理财目标数据，提供定制化理财方案。4、（本题5分）研究某城市的垃圾处理数据，优化垃圾处理流程，实现可持续发展。5、（本题5分）研究某在线旅游平台的目的地热度数据，开发新的旅游线路。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10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