浙江财经大学《大数据开发技术》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《大数据开发技术》2022-2023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、大数据的分析结果需要以有效的方式呈现给决策者。假设一个大数据分析项目得出了关于市场竞争态势的结论。以下哪种报告形式最能帮助决策者快速理解和做出决策？（）A.详细的技术报告B.简洁的摘要报告C.交互式的可视化仪表盘D.以上形式结合使用2、在大数据分析中，回归分析是一种常见的方法。以下关于线性回归和逻辑回归的比较，哪一项是不正确的？（）A.线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于预测分类值B.线性回归的输出范围是实数域，逻辑回归的输出范围是[0,1]C.线性回归的模型复杂度通常比逻辑回归高D.逻辑回归可以通过设定阈值将输出转换为分类结果3、在大数据的推荐系统中，除了协同过滤和基于内容的推荐，还有基于模型的推荐方法。假设一个电商平台需要提供个性化推荐，以下哪种基于模型的推荐算法可能适用？（）A.逻辑回归B.决策树C.深度学习模型D.以上算法都可能适用4、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、假设要对大量的视频数据进行分析，例如行为识别，以下哪种技术或框架可能会被使用？（）A.计算机视觉技术B.深度学习框架C.视频处理库D.以上都是7、在大数据存储中，为了支持海量小文件的存储和访问，以下哪种文件系统通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是8、在大数据分析中，数据清洗是一个关键的步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在一些缺失值和错误数据。以下关于数据清洗方法的选择，正确的是：（）A.对于缺失值，直接删除包含缺失值的记录，以保证数据的完整性B.对于错误数据，通过手动检查和修正来确保数据的准确性C.利用统计方法填充缺失值，并使用机器学习算法检测和纠正错误数据D.忽略所有的缺失值和错误数据，直接进行后续的分析9、大数据中的数据血缘追踪可以帮助理解数据的来龙去脉。以下关于数据血缘追踪工具和技术，哪项说法不准确？（）A.一些商业的大数据管理平台提供了内置的数据血缘追踪功能B.可以通过自定义脚本和数据库元数据来实现数据血缘的追踪C.数据血缘追踪技术能够自动发现和记录数据处理过程中的所有变化D.数据血缘追踪只适用于关系型数据库，对非关系型数据库不适用10、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11、在大数据处理中，常常需要对海量数据进行快速的排序和检索。假设有一个包含数亿条用户交易记录的数据集，每条记录包含交易时间、交易金额、交易地点等信息。现在需要快速找出在特定时间段内交易金额最高的前100笔交易。以下哪种技术或算法最适合解决这个问题？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生态系统的MapReduce编程模型D.二叉搜索树12、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13、在大数据分析中，为了发现数据中的异常模式和离群点，以下哪种方法经常被使用？（）A.聚类分析B.异常检测C.关联规则挖掘D.分类算法14、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15、在大数据项目中，数据质量评估至关重要。假设我们有一个电商网站的用户行为数据集，包含浏览记录、购买记录等。以下哪项不是数据质量评估的关键指标？（）A.数据的准确性，即数据是否真实反映用户行为B.数据的一致性，不同来源的数据是否相互匹配C.数据的时效性，数据产生和收集的时间间隔D.数据的美观性，数据在展示时的视觉效果二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明大数据在旅游需求预测中的作用。2、（本题5分）解释MapReduce如何处理大规模数据。3、（本题5分）简述大数据在旅游行业的影响。4、（本题5分）什么是数据治理，在大数据中的重要性体现在哪里？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的Keras库，对一个大规模的语音数据集进行深度学习模型训练，实现语音识别任务。2、（本题5分）使用Python的TensorFlow库，对一个包含图像数据的大数据集进行深度学习模型训练，实现图像分类任务。3、（本题5分）利用Hadoop框架，编写MapReduce程序对一个包含文本数据的大规模数据集进行词频统计，找出出现频率最高的前10个单词。4、（本题5分）使用Python的Pandas库，分析一个包含电影演员票房号召力数据的大规模数据集。找出票房号召力最强的10个演员，并计算他们的平均票房号召力。5、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含股票价格历史数据的文件，计算某只股票在过去一年中的最高价格、最低价格以及价格波动的标准差。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）根据某城市的智能交通摄像头数据，优化交通信号灯设置。