苏州市职业大学《大数据与财务决策》2023-2024学年第二学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页苏州市职业大学《大数据与财务决策》

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2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、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2、当分析大数据中的关联规则，以发现不同商品之间的购买关系时，以下哪种数据挖掘算法最为适用？（）A.决策树算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.回归分析算法3、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（）A.基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确B.协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息C.协同过滤容易受到数据稀疏性的影响D.协同过滤只适用于小型数据集4、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5、假设要对一个大型数据集进行异常检测，并且数据具有多种特征，以下哪种方法可能更适用？（）A.基于距离的异常检测B.基于密度的异常检测C.基于聚类的异常检测D.以上都是6、大数据的价值在于能够从海量数据中挖掘出有意义的信息和知识。假设一家金融机构拥有大量客户的交易数据，想要预测客户的信用风险。以下哪种数据分析方法可能最有效？（）A.描述性统计分析，总结数据的基本特征B.关联规则挖掘，发现不同交易之间的关联C.聚类分析，将客户分为不同的风险类别D.回归分析，建立信用风险与交易数据的数学模型7、在大数据可视化中，为了展示数据的分布情况，以下哪种图表类型通常被使用？（）A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都是8、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9、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10、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11、大数据的特点通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。当处理来自不同来源、格式各异的数据时，为了实现有效的数据分析，首先需要解决的问题是什么？（）A.选择合适的数据分析算法B.对数据进行标准化和整合C.确定数据的存储方式D.评估数据的价值和重要性12、在处理大数据时，数据压缩技术可以节省存储空间和提高传输效率。以下哪种数据压缩算法常用于大数据处理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是13、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14、在大数据处理中，为了提高数据处理的并行度和效率，以下哪种数据分区策略通常被采用？（）A.哈希分区B.范围分区C.列表分区D.随机分区15、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.数据采样二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释数据血缘关系在数据迁移中的作用。2、（本题5分）简述大数据如何优化智能电网的能源调度。3、（本题5分）什么是数据立方体，在大数据中的用途是什么？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，对存储在Hadoop中的用户行为数据进行多维分析，例如分析不同地区用户的购买行为差异。2、（本题5分）利用Spark框架，读取一个包含旅游景点游客数量数据的文件，分析不同景点在不同节假日的游客流量变化。3、（本题5分）用Java编写一个程序，处理一个包含电商平台退款数据的大型数据集。找出退款金额最高的10个订单，并计算这些订单的平均退款金额。4、（本题5分）使用Hive对一个大规模的文本数据集进行文本分类，将文本分为不同的类别（如新闻、小说、论文等）。5、（本题5分）使用Python的Spark框架，对一个包含移动支付交易数据的大型数据集进行分析。找出交易金额最大的5个地区，并计算这些地区的总