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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页北京理工大学

《大数据应用算法》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、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2、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。假设一个数据集包含大量重复的数据。以下哪种数据压缩算法可能效果最好?()A.哈夫曼编码,根据字符出现频率进行编码B.LZ77算法,利用数据的重复模式进行压缩C.行程编码,对连续重复的数据进行压缩D.以上算法效果相同,取决于具体数据特征3、在大数据的分布式存储中,一致性哈希算法常用于数据的分布和负载均衡。假设一个分布式系统中有多个存储节点,以下关于一致性哈希算法的优点,哪一项是不正确的?()A.当节点增加或减少时,数据迁移量较小B.能够均匀地分布数据到各个节点C.不需要考虑节点的性能差异D.具有较好的容错性4、在大数据处理中,数据ETL(Extract,Transform,Load)是一个重要的环节,以下关于数据ETL的描述中,错误的是()。A.数据ETL包括数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤B.数据ETL可以提高数据的质量和可用性C.数据ETL只需要对数据进行简单的处理,不需要考虑数据的业务含义D.数据ETL需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理5、在大数据分析中,异常检测是一项重要任务。以下关于基于统计的异常检测方法和基于机器学习的异常检测方法的比较,哪一项是不正确的?()A.基于统计的方法通常假设数据服从某种分布,基于机器学习的方法不需要B.基于机器学习的方法能够处理高维度数据,基于统计的方法在高维数据上表现不佳C.基于统计的方法计算复杂度较低,基于机器学习的方法计算复杂度较高D.基于机器学习的方法检测结果的解释性通常比基于统计的方法好6、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7、在大数据可视化中,当需要展示多维数据之间的关系和趋势时,以下哪种图表类型通常最为有效?()A.柱状图B.折线图C.散点图D.饼图8、大数据存储技术的发展趋势包括分布式存储、云存储、对象存储等,以下关于大数据存储技术发展趋势的描述中,错误的是()。A.分布式存储可以提高数据的存储容量和可靠性B.云存储可以提供灵活的存储服务和高可用性C.对象存储适用于存储大规模非结构化数据D.大数据存储技术的发展趋势只需要考虑存储容量,不需要考虑存储性能和成本9、假设一个大数据项目需要对海量的文本数据进行情感分析,以下哪种技术或工具最有可能被用于此任务?()A.机器学习算法B.数据挖掘工具C.数据清洗软件D.传统的统计分析方法10、在大数据分析中,数据挖掘算法起着关键作用。假设要从一个包含了客户购买历史、浏览行为和个人信息的大型数据集中,挖掘出潜在的客户细分群体,以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘算法最适合这个任务?()A.决策树算法B.关联规则挖掘算法C.聚类分析算法D.回归分析算法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,常常需要处理缺失值。假设有一个数据集,其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪种处理缺失值的方法可能会引入较大的偏差?()A.用平均值填充B.用中位数填充C.用众数填充D.直接删除包含缺失值的记录13、大数据的处理需要考虑数据的时效性和新鲜度。假设一个金融交易大数据系统,需要实时反映市场的最新动态。以下哪种技术或方法最能保证数据的及时性和准确性?()A.实时数据采集和处理B.定期数据更新C.数据缓存和预加载D.以上方法结合使用14、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15、假设要对大数据进行预测分析,例如预测股票价格走势,以下哪种机器学习算法可能会表现较好?()A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.随机森林二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释大数据如何支持游戏内容创作。2、(本题5分)简述大数据的4V特征。3、(本题5分)解释数据仓库与大数据的关系。三、编程题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)基于HBase,设计并实现一个存储和查询海量用户行为轨迹数据(如移动设备的定位信息)的系统,支持轨迹查询和相似轨迹分析。2、(本题5分)利用Spark框架,读取一个包含电商销售数据的文件,分析不同商品类别在不同地区的销售情况,绘制相应的可视化图表。3、(本题5分)利用Python的数据分析库,读取一个包含电影评论情感分析数据的文件,分析不同导演作品的情感倾向。4、(本题5分)运用Java结合Redis缓存数据库,开发一个程序来缓存在线教育平台的课程视频片段,以提高视频播放的流畅度,同时要处理缓存的更新和删除。5、(本题5分)给定一个包含社交媒体用户点赞和评论数据的数据集,分析用户的参与度和情感倾向。四、综合分析题(本大题共3个小题,共30分)

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