吉安职业技术学院《大数据开发实践》2025-2026学年第一学期期末试卷

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页吉安职业技术学院《大数据开发实践》2025-2026学年第一学期期末试卷院(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、在大数据应用中，用户画像的构建是非常重要的。假设有一个电商平台，需要为用户构建画像，以便进行精准营销。以下哪种数据可以用于构建用户画像？（）A.用户的购买记录B.用户的浏览行为C.用户的评价信息D.Alloftheabove（以上皆是）2、在大数据分析中，假设要对一个高维数据集进行可视化，以下哪种技术可以帮助降低维度并展示数据的分布？（）A.多维缩放B.自组织映射C.独立成分分析D.以上都是3、大数据可视化工具可以帮助用户更好地理解和分析数据，以下关于大数据可视化工具的描述中，错误的是（）。A.大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.大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.大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.大数据可视化工具需要具备良好的用户界面和交互性4、大数据在医疗领域有广泛的应用。以下关于大数据在医疗中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析大量的医疗数据来预测疾病的爆发B.有助于医生为患者制定个性化的治疗方案C.大数据在医疗领域的应用可能会导致患者隐私泄露的风险增加D.由于医疗数据的复杂性，大数据在医疗中的应用效果并不显著5、在处理大数据时，NoSQL数据库因其灵活性和可扩展性而受到关注。对于NoSQL数据库的特点，以下说法错误的是：（）A.NoSQL数据库通常不支持严格的事务处理，更注重数据的高并发读写和分布式存储B.NoSQL数据库的数据模式灵活，可随时更改，无需事先定义严格的表结构C.NoSQL数据库适用于结构化数据的存储和管理，对于复杂关系的处理能力较强D.NoSQL数据库包括键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库等多种类型6、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7、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）8、在大数据处理中，数据缓存技术可以提高数据访问效率。以下关于数据缓存策略的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于访问频率的缓存策略将频繁访问的数据保留在缓存中B.基于数据大小的缓存策略优先缓存较大的数据C.基于时间的缓存策略会定期清除过期的数据D.自适应缓存策略能够根据系统的运行情况动态调整缓存内容9、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10、大数据分析方法包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等，以下关于大数据分析方法的描述中，错误的是（）。A.描述性分析用于描述数据的特征和分布B.预测性分析用于预测未来的趋势和事件C.规范性分析用于制定最优的决策和行动方案D.大数据分析方法只适用于大规模数据的分析，不适用于小规模数据的分析11、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设我们有一个电商网站的交易数据集，需要检测异常的交易行为。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于规则的检测，设定固定的阈值判断异常B.聚类分析，将异常交易与正常交易聚类分开C.关联规则挖掘，发现异常的交易关联模式D.以上方法都可以，根据数据特点选择合适的12、在大数据的数据压缩方面，有多种压缩算法可供选择。假设我们有一个大规模的数值型数据集，需要进行高效的压缩。以下哪种压缩算法可能最适合？（）A.GZIP压缩算法B.LZ77压缩算法C.游程编码压缩算法D.霍夫曼编码压缩算法13、在大数据时代，数据分析师的角色变得越来越重要。以下关于数据分析师职责的描述，不准确的是（）A.负责设计和实施数据分析项目，解决业务问题B.仅需要掌握数据分析工具和技术，无需了解业务背景C.能够将分析结果以清晰易懂的方式呈现给决策者D.不断探索新的数据分析方法和技术，提升分析能力14、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15、在大数据处理中，为了提高数据处理的速度和效率，以下哪种硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量内存C.高速磁盘D.以上都是16、在大数据环境下，数据仓库和数据集市的构建至关重要。以下关于数据仓库和数据集市的比较，哪一项是不正确的？（）A.数据仓库通常涵盖整个企业的所有数据，而数据集市侧重于特定的业务部门或主题B.数据仓库的数据粒度较粗，数据集市的数据粒度较细C.数据集市的建设成本通常低于数据仓库D.数据仓库和数据集市的数据来源相同，没有区别17、大数据在教育领域有广泛的应用，以下关于大数据在教育领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于学生学习行为分析和个性化教学，提高教学质量和效果B.大数据可以用于教育资源管理和优化，提高教育资源的利用效率和公平性C.大数据可以用于教育评估和决策支持，提高教育管理的科学性和有效性D.大数据在教育领域的应用只局限于学校教育，不能应用于在线教育和终身教育18、大数据应用广泛，涵盖了众多领域。假设一个城市想要利用大数据改善交通拥堵状况。以下哪种大数据应用方式最有效？（）A.分析历史交通流量数据，预测未来的拥堵情况B.实时监控车辆位置，动态调整交通信号灯C.收集市民的出行偏好，优化公交线路规划D.以上方法综合运用，实现全面的交通优化19、在大数据处理框架中，Hadoop和Spark都有广泛的应用。假设一个企业需要处理大量的历史数据，并进行复杂的数据分析和机器学习任务。以下关于Hadoop和Spark的特点和适用场景，哪一项是错误的？（）A.Hadoop适合处理大规模的静态数据，批处理任务B.Spark适合处理实时流数据，迭代计算和交互式查询C.Hadoop的计算速度通常比Spark快，尤其对于小数据量的计算D.Spark可以在内存中进行计算，提高了数据处理的效率20、大数据分析中的预测模型需要不断评估和优化。假设我们建立了一个销售预测模型，以下哪种方法最适合评估模型的性能？（）A.比较预测值与实际值的差异，计算均方误差等指标B.观察模型的复杂程度，越复杂的模型性能越好C.根据模型的训练时间，训练时间短的模型性能更优D.由专家主观判断模型的准确性21、对于一个需要处理大规模社交网络数据的系统，以下哪种算法能够发现社区结构和社团划分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是22、大数据在教育领域的应用越来越广泛。以下关于大数据在教育中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析学生的学习行为和成绩数据进行个性化教学B.有助于学校优化课程设置和教学资源分配C.大数据在教育中的应用可能会侵犯学生的隐私D.由于教育数据的保密性要求高，大数据在教育中的应用受到很大限制23、在大数据处理中，数据并行和任务并行是两种常见的并行方式。如果一个计算任务可以分解为多个相互独立的子任务，更适合采用哪种并行方式？（）A.数据并行B.任务并行C.两者均可D.两者均不可24、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25、在大数据的采集过程中，数据的来源多种多样。假设要收集一个城市的交通流量数据，以下哪种数据源最能提供全面和准确的信息？（）A.道路摄像头B.车载导航设备C.移动手机信号D.以上数据源结合使用26、在进行大数据分析时，数据可视化是一个重要的手段。假设有一个包含不同地区销售数据的数据集，需要以直观的方式展示各地区的销售趋势和对比情况。以下哪种可视化方式最适合？（）A.饼图B.折线图C.柱状图D.散点图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、在进行大数据分析时，经常需要对数据进行采样。以下关于数据采样的描述，正确的是？（）A.随机采样可以保证样本的代表性B.分层采样适用于数据分布均匀的情况C.采样会导致数据信息的丢失，应尽量避免D.系统采样比随机采样更准确29、对于一个需要处理大量地理空间数据的交通大数据系统，以下哪种技术能够提供有效的位置服务和路径规划？（）A.地理信息系统B.路径规划算法C.空间索引D.以上都是30、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.关联规则发现二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用Java结合Redis缓存数据库，开发一个程序来缓存电商平台的热门商品推荐信息，以提高推荐系统的响应速度，同时要支持实时更新推荐内容。2、（本题5分）用Python编写一个程序，使用Hive对存储在Hadoop中的城市交通流量数据进行分析，找出交通拥堵最严重的时间段和路段。3、（本题5分）使用SparkStreaming，对一个实时的社交媒体评论数据流进行情感分析，实时监测公众对某个话题的态度变化。4、（本题5分）使用Python的Hadoop框架，对一个包含城市公共自行车使用数据的大数据集进行分析。找出使用频率最高的10个租赁点，并计算这些租赁点的平均使用频率。5、（本题5分）使用Python的Hadoop框架，对一个包含城市空气质量监测数据的大数据集进行分析。找出空气质量最差的10个监测点，并计算这些监测点的平均污染指数。三、简答题（