首都经济贸易大学《大数据应用案例》2022-2023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页首都经济贸易大学《大数据应用案例》

2022-2023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、在大数据时代，数据可视化变得越来越重要，以下关于数据可视化的描述中，错误的是（）。A.数据可视化可以帮助用户更好地理解数据B.数据可视化可以使用图表、图形等多种形式展示数据C.数据可视化只适用于小规模数据的展示D.数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性2、在大数据的处理中，数据融合是将多个数据源的数据整合在一起的过程。假设要将来自不同传感器的环境监测数据进行融合，以获得更全面和准确的环境状况评估。以下哪种数据融合方法最适合这种情况？（）A.基于特征的融合B.基于决策的融合C.基于模型的融合D.以上方法结合使用3、在大数据存储中，副本机制常用于提高数据的可靠性和可用性。假设一个分布式存储系统中有一份数据存在三个副本。以下关于副本管理的描述，正确的是：（）A.副本应存储在同一物理位置，便于管理和维护B.副本之间应保持完全同步，以确保数据一致性C.可以根据节点的负载和网络状况动态调整副本的位置D.副本数量越多越好，能最大限度保证数据安全4、在大数据的数据库优化中，索引的使用可以提高查询性能。假设一个数据库中有大量的交易记录，经常需要根据交易时间进行查询。以下哪种索引类型最适合？（）A.B树索引B.哈希索引C.位图索引D.全文索引5、在大数据处理中，数据并行处理是一种常用的技术，以下关于数据并行处理的描述中，错误的是（）。A.数据并行处理可以提高数据处理的速度和效率B.数据并行处理需要将数据分成多个小块，分别进行处理C.数据并行处理只适用于大规模数据的处理，不适用于小规模数据的处理D.数据并行处理需要使用分布式计算框架，如MapReduce、Spark等6、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7、在大数据的分布式计算中，数据倾斜可能会导致性能问题。假设一个任务中某些键的值出现频率远远高于其他键，以下哪种方法可以缓解数据倾斜？（）A.增加计算节点的数量B.对数据进行重新分区C.使用更高效的算法D.忽略数据倾斜，继续计算8、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9、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10、在大数据应用中，舆情分析是一个重要领域。如果要快速了解公众对某个事件的态度倾向，以下哪种技术可以提供帮助？（）A.文本分类B.情感分析C.主题模型D.以上都是11、在大数据分析中，数据挖掘与机器学习的结合越来越紧密。以下关于两者结合的优势和应用，哪项描述不准确？（）A.数据挖掘可以为机器学习提供有价值的数据特征和预处理方法B.机器学习算法可以帮助数据挖掘发现更复杂和深入的模式C.两者结合在欺诈检测、市场细分和推荐系统等领域取得了显著成果D.数据挖掘和机器学习是完全独立的领域，没有相互交叉和融合的部分12、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13、在大数据处理中，常常需要对数据进行预处理和特征工程。假设有一个包含大量文本数据的数据集，需要将文本转换为数值特征以便进行机器学习模型的训练。以下哪种方法常用于文本数据的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.独立成分分析（ICA）D.因子分析14、大数据在金融领域的风险控制中发挥着重要作用。以下关于大数据在金融风险控制中的应用，哪一个是不准确的？（）A.可以通过分析客户的信用记录和交易行为评估信用风险B.能够实时监测市场动态，防范系统性金融风险C.大数据在金融风险控制中的应用主要依赖于人工分析，自动化程度较低D.可以利用大数据进行反欺诈检测，保障金融交易安全15、假设要对一个大型数据集进行聚类分析，并且数据分布较为复杂，以下哪种聚类算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.以上都有可能二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明大数据在营销效果评估中的应用。2、（本题5分）什么是数据归档策略，在大数据中的考虑因素有哪些？3、（本题5分）在大数据中，如何进行数据的血缘关系验证？4、（本题5分）解释如何防范大数据中的数据泄露。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Python语言和Redis缓存数据库，编写一个程序来缓存热门游戏的攻略和玩家心得。当玩家查询时，快速从缓存中返回结果。2、（本题5分）利用Python语言和Neo4j图数据库，构建一个社交网络分析程序。对用户之间的关系数据进行分析，找出影响力最大的用户和紧密的社交圈子。3、（本题5分）使用MapReduce，对一个包含网页链接和访问次数的数据集进行处理，找出被访问次数最多的前10个网页链接。4、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含房地产销售数据的文件，分析不同户型的销售情况和价格趋势。5、（本题5分）使用Python编写一个程序，从给定的大量文本数据中提取出所有的人名，并统计每个人名出现的次数。假设文本数据存储在一个文本文件中，每行是一段文本。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）探讨大数据在游泳馆中的应用，如泳池