安庆师范大学《大数据专业英语》2021-2022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页安庆师范大学

《大数据专业英语》2021-2022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15个小题，每小题1分，共15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、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2、在大数据环境下，数据质量的管理至关重要。以下关于数据质量的影响因素和管理方法，哪项说法不准确？（）A.数据质量可能受到数据来源的多样性、数据录入的错误、数据更新的不及时等因素的影响B.为了提高数据质量，可以采用数据清洗、数据验证、数据监控等方法C.数据质量的管理只需在数据收集阶段进行，后续处理过程中无需关注D.建立数据质量评估指标体系有助于衡量和改进数据质量3、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4、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5、假设要对一个包含数十亿条记录的数据集进行快速的排序和检索操作，以下哪种数据结构或算法可能会发挥最佳效果？（）A.二叉搜索树B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序6、在大数据分析中，常常需要对海量文本数据进行分类。假设有一个包含大量新闻文章的数据集，需要将其分为不同的类别，如政治、经济、体育等。以下哪种机器学习算法在文本分类任务中表现较好？（）A.朴素贝叶斯B.逻辑回归C.决策树D.随机森林7、大数据的采集来源多种多样。假设一个社交媒体平台想要收集用户的行为数据用于分析用户兴趣和趋势。以下哪种数据采集方式最全面？（）A.仅收集用户的发布内容，如帖子和评论B.收集用户的浏览记录和点赞行为C.同时收集用户的登录时间、地理位置和互动行为等多维度数据D.随机抽取部分用户的数据进行采集8、在大数据处理中，为了处理海量的日志数据，以下哪种工具或技术经常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是9、在大数据处理中，以下哪种数据结构常用于分布式计算中的数据共享和协调？（）A.队列B.栈C.分布式缓存D.二叉树10、在大数据项目的实施过程中，项目管理至关重要。以下哪个阶段在项目管理中最为关键？（）A.需求分析B.设计开发C.测试上线D.运维监控11、在大数据项目中，性能优化是一个持续的过程。假设一个大数据处理任务的执行时间过长，以下哪种方法可能有助于提高性能？（）A.增加计算资源B.优化算法和代码C.调整数据存储结构D.Alloftheabove（以上皆是）12、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用户购买记录的数据集，其中存在部分数据缺失、错误或重复。以下哪种方法不太适合用于处理数据缺失的情况？（）A.使用均值或中位数填充缺失值B.根据其他相关字段的值通过算法推测缺失值C.直接删除包含缺失值的数据行D.不做任何处理，保留缺失值13、对于一个需要处理大规模实时流数据的金融大数据系统，以下哪种技术能够满足高并发和低延迟的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是14、当对大数据进行预处理，去除噪声和异常值时，以下哪种方法经常被使用？（）A.数据归一化B.主成分分析C.异常检测算法D.数据标准化15、假设要对一个大型社交网络的用户关系数据进行分析，以发现社区结构。以下哪种算法可能最适合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.层次聚类算法D.最短路径算法二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释大数据在充电桩布局优化中的应用。2、（本题5分）解释数据湖的概念及其与数据仓库的区别。3、（本题5分）简述大数据在供应链合作伙伴选择中的作用。4、（本题5分）列举大数据在影视制作中的特效处理应用。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Druid实时数据分析引擎，对实时产生的物联网设备数据进行监控和分析，例如检测设备是否异常。2、（本题5分）使用Python的Hadoop框架，对一个包含城市公园游客满意度数据的大数据集进行分析。找出满意度最低的10个公园，并计算这些公园的平均满意度。3、（本题5分）利用Python语言和Dask库，编写一个程序对一个大型的数值数据集进行并行计算。计算数据集的均值、方差和标准差等统计量。4、（本题5分）运用Java语言和Flink流处理框架，开发一个程序来处理实时的股票交易数据。要求实时计算每只股票的成交量加权平均价格（VWAP），并在价格波动超过一定阈值时发出警报。5、（本题5分）运用Java语言和Flink流处理框架，开发一个程序来处理实时的金融交易数据。计算每笔交易的风险评估值，并实时更新风险预警系统。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）综合研究大数据在科研领域的应用，如科学实验数据分析、跨学科研究，以及数据的可重复