长白山职业技术学院《大数据与人工智能》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页长白山职业技术学院《大数据与人工智能》

2023-2024学年第一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、在大数据存储中，分布式文件系统具有重要地位。以下关于分布式文件系统的特点，哪一项描述不准确？（）A.支持大规模数据存储B.具有高可靠性和容错性C.数据访问性能通常比传统文件系统低D.能够实现数据的自动负载均衡2、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3、在大数据处理中，数据质量问题会影响数据分析的结果，以下关于数据质量问题的描述中，错误的是（）。A.数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性等方面B.数据质量问题可以通过数据清洗和数据验证等方法进行解决C.数据质量问题只存在于原始数据中，经过处理后的数据不会存在质量问题D.数据质量问题需要建立完善的数据质量管理体系进行管理4、在大数据安全和隐私保护方面，面临着诸多挑战。对于大数据安全的措施和原则，以下说法错误的是：（）A.采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，以防止数据泄露B.实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员能够访问和处理数据C.数据匿名化和脱敏处理可以在一定程度上保护用户隐私，但不能完全消除隐私风险D.为了提高数据的可用性，应尽量减少安全措施和限制，方便数据的共享和使用5、某电商平台拥有庞大的用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、评价记录等。为了更好地了解用户的兴趣和行为模式，从而进行精准的商品推荐，需要对这些数据进行深入的分析。在这个过程中，以下哪项技术不是必需的？（）A.数据清洗和预处理B.关联规则挖掘C.分布式文件系统D.传统的关系型数据库管理系统6、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7、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8、大数据存储技术多种多样，以下关于常见大数据存储技术的说法，错误的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系统具有高容错性和高扩展性B.NoSQL数据库适合存储结构化数据，并且具备强大的事务处理能力C.分布式列式数据库能够高效存储和查询大规模的结构化数据D.对象存储可以存储海量的非结构化数据，如图片、视频等9、在处理大规模数据时，分布式计算框架发挥着重要作用。以下关于Hadoop生态系统中的MapReduce框架和Spark框架的比较，哪一项是错误的？（）A.MapReduce处理数据的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更适合进行迭代计算C.MapReduce的容错性比Spark更强D.Spark能够在内存中缓存数据，而MapReduce通常需要频繁读写磁盘10、在处理大规模数据时，以下哪种数据存储方式更适合频繁的随机读写操作，并且能够提供较高的数据一致性和可用性？（）A.关系型数据库B.NoSQL数据库C.分布式文件系统D.数据仓库11、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12、在大数据处理框架中，Spark支持多种数据源的读取和写入。假设有一个需求是从关系型数据库中读取数据，并在Spark中进行处理。以下哪种方式是可行的？（）A.使用JDBC连接数据库读取数据B.将数据库中的数据导出为CSV文件，再由Spark读取C.使用ODBC连接数据库读取数据D.Alloftheabove（以上皆是）13、在电商领域，大数据发挥着重要作用。以下关于大数据在电商中应用的说法，错误的是（）A.可以根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐B.能够分析市场趋势，帮助商家制定营销策略C.可以实时监控库存，实现精准的库存管理D.大数据在电商中的应用主要集中在商品销售环节，对供应链管理帮助不大14、大数据在人力资源管理中的应用可以提高管理效率，以下关于大数据在人力资源中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析员工数据进行人才选拔和招聘B.有助于制定个性化的员工培训和发展计划C.大数据在人力资源管理中的应用会导致员工个人隐私泄露的风险增加D.能够优化员工的工作安排和团队组合15、大数据的处理往往涉及到多个阶段的工作流。假设一个大数据处理项目包括数据采集、清洗、分析和可视化等阶段。以下哪种工作流管理工具最能有效地协调和监控这些阶段的执行？（）A.ApacheAirflowB.ApacheOozieC.LuigiD.以上工具都可以16、在进行大数据可视化时，需要根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型。如果要展示不同类别数据之间的比例关系，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.散点图17、随着大数据技术的发展，数据仓库和数据集市的概念也在不断演进。假设一个企业拥有多个业务部门，每个部门都有自己特定的数据需求和分析视角。在这种情况下，以下关于数据仓库和数据集市的描述，哪一项是正确的？（）A.数据仓库包含企业级的综合数据，数据集市是数据仓库的子集，针对特定部门或主题B.数据集市包含企业级的综合数据，数据仓库是数据集市的子集，针对特定部门或主题C.数据仓库和数据集市是相互独立的，没有包含关系D.数据仓库和数据集市是相同的概念，只是名称不同18、在大数据处理中，数据压缩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通常适用于文本数据？（）A.LZ77B.RLEC.Huffman编码D.以上都适用19、大数据技术在智能交通系统中发挥着重要作用。假设一个城市的交通管理部门想要利用大数据优化交通信号灯控制。以下哪种数据来源对实现这一目标最有帮助？（）A.车辆的GPS定位数据B.道路摄像头拍摄的图像数据C.公交卡的刷卡记录D.以上数据结合使用，综合分析交通状况20、当使用大数据技术进行用户画像构建时，需要整合多个数据源的信息。以下哪种数据源对于了解用户的兴趣爱好最为关键？（）A.用户的浏览历史B.用户的地理位置C.用户的社交关系D.用户的设备信息21、大数据在医疗健康领域的应用面临一些挑战，以下哪一项不是其面临的挑战？（）A.数据隐私保护B.数据质量问题C.技术人才短缺D.医疗数据量不足22、在处理大数据时，数据清洗是一个重要的环节。以下关于数据清洗的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据清洗旨在去除重复数据、纠正错误数据和处理缺失值B.数据清洗可以通过编写复杂的算法来自动完成，无需人工干预C.数据清洗有助于提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠基础D.数据清洗可能包括对数据格式的标准化和数据类型的转换23、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24、Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，与Hadoop相比，具有一些优势。以下关于Spark的描述，不准确的是（）A.Spark的内存计算能力使得数据处理速度比Hadoop更快B.Spark支持多种编程语言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能处理离线数据，不支持实时数据处理D.Spark提供了丰富的API，便于进行数据处理和分析25、大数据分析中的机器学习算法能够帮助发现数据中的隐藏模式和规律。以下关于机器学习在大数据中的应用，哪项描述不准确？（）A.可以使用监督学习算法进行分类和预测，如预测客户流失、商品销量等B.无监督学习算法可用于数据聚类、异常检测等任务C.强化学习在大数据分析中的应用较少，因为其对数据量和计算资源要求过高D.深度学习算法，如卷积神经网络，在图像、语音等大数据处理中表现出色26、当对大数据进行特征工程时，为了提取有意义的特征，以下哪种方法通常被采用？（）A.特征缩放B.特征编码C.特征构建D.以上都是27、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28、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29、在进行大数据分析时，需要对数据进行预处理以提高分析的准确性。如果数据存在偏差，以下哪种方法可以用于纠正偏差？（）A.数据标准化B.数据归一化C.重采样D.以上都是30、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二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用SparkStreaming，对一个实时的工业生产数据流水流进行质量监控和异常检测，确保产品质量。2、（本题5分）给定一个包含社交媒体用户关注关系的数据集，使用图算法分析社交网络的结构特征和信息传播路径。3、（本题5分）利用Spark框架，读取一个包含游戏玩家组队数据的文件，分析玩家的团队合作模式和效果。4、（本题5分）利用Spark框架，读取一个包含在线考试学生答题数据的文件，分析学生的知识掌握情况和答题策略。5、（本题5分）用Java实现一个程序，处理一个包含物流包裹跟踪数据的大型数据集。找出运输时间最长的10个包裹，并计算这些包裹的平均运输时间。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、