凯里学院《大数据与深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据与深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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、在构建大数据处理系统时，需要考虑数据的采集、存储、处理和分析等多个环节。假设一个企业需要从多个来源（如网站、移动应用、传感器等）收集数据，并将其整合到一个统一的数据仓库中。以下哪种工具或技术通常用于数据的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）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、在大数据存储和处理中，分布式系统的一致性模型起着重要作用。以下关于一致性模型的描述，哪一项是错误的？（）A.强一致性要求所有节点在任何时刻看到的数据都是完全一致的B.弱一致性允许在一定时间内数据在不同节点上存在差异，但最终会达到一致C.最终一致性是指经过一段时间的同步后，数据能够达到一致状态D.一致性模型对系统性能没有影响，因此在设计系统时可以随意选择4、在构建大数据处理架构时，需要考虑计算资源的分配和管理。以下哪种技术可以实现资源的动态分配和优化？（）A.虚拟化技术B.容器技术C.云计算平台D.以上都是5、大数据在交通领域有广泛的应用，以下关于大数据在交通领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于交通流量监测和预测，提高交通管理的效率和准确性B.大数据可以用于智能交通系统的建设和优化，提高交通运输的安全性和便捷性C.大数据可以用于交通规划和决策支持，提高城市交通的可持续性和发展水平D.大数据在交通领域的应用只局限于城市交通，不能应用于高速公路和铁路等交通领域6、在大数据项目实施过程中，数据质量是一个关键问题。假设一个数据集存在大量的缺失值、错误值和重复数据。以下哪种方法可以有效地提高数据质量？（）A.数据清洗和预处理B.数据压缩C.数据加密D.数据备份7、在大数据分析中，建立数据仓库是常见的做法。以下关于数据仓库的描述，不准确的是（）A.数据仓库存储的是经过整合和清洗的数据B.数据仓库主要用于支持决策分析，而不是事务处理C.数据仓库中的数据是实时更新的，反映最新的业务状态D.数据仓库的设计需要考虑数据的分层和主题域的划分8、在大数据的存储中，为了提高数据的可靠性和可用性，常常采用冗余存储的方式。假设一个关键的大数据集需要确保在硬件故障时数据不丢失。以下哪种冗余存储策略最适合这种需求？（）A.镜像存储B.奇偶校验存储C.纠错编码存储D.以上策略结合使用9、假设要对一个大型数据集进行数据降维，以减少数据量和计算复杂度，以下哪种技术较为合适？（）A.特征选择B.特征提取C.数据压缩D.数据清洗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12、当处理大数据中的关系型数据时，需要选择合适的数据库管理系统。假设一个大型企业的人力资源系统，存储了员工的各种信息和关系。以下哪种数据库最适合处理这种复杂的关系型数据？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer13、在大数据分析中，以下哪种可视化工具常用于展示数据的分布和趋势？（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.雷达图14、假设一个社交媒体平台拥有数十亿用户，每天产生海量的文本数据，包括帖子、评论、私信等。为了对这些文本数据进行情感分析，判断用户的态度是积极、消极还是中性，以下哪种方法通常不是首选？（）A.基于词典的方法B.机器学习中的支持向量机算法C.深度学习中的卷积神经网络D.人工逐一阅读和判断15、在大数据项目的规划阶段，需要明确项目的目标和需求。假设一个金融机构计划开展大数据项目以降低风险。以下哪个步骤是首先要进行的？（）A.确定所需的数据类型和来源B.评估现有技术架构是否支持大数据处理C.分析潜在的风险场景和业务需求D.制定项目的预算和时间表16、在大数据的关联规则挖掘中，Apriori算法是一种经典的算法。假设我们有一个超市销售数据集，需要挖掘商品之间的关联规则。以下关于Apriori算法的特点，哪一项是不正确的？（）A.基于频繁项集的先验知识进行挖掘B.计算复杂度较高，不适用于大规模数据集C.能够发现强关联规则，但可能会忽略一些弱关联规则D.对数据的噪声和缺失值不敏感17、在大数据存储中，NoSQL数据库具有很多特点。假设一个应用场景需要快速存储和检索大量的非结构化数据，并且对数据的一致性要求不高。以下哪种NoSQL数据库可能是最佳选择？（）A.Redis（内存数据库）B.Cassandra（分布式宽列存储数据库）C.MongoDB（文档数据库）D.Alloftheabove（以上皆是）18、当处理大规模的文本数据时，常常需要进行词干提取和词形还原操作。假设我们有一个文本数据集，包含了各种不同形式的单词。以下关于词干提取和词形还原的说法，哪一项是正确的？（）A.词干提取和词形还原的结果总是相同的，只是方法略有不同B.词干提取只是简单地去除单词的后缀，可能会得到不是完整单词的结果；词形还原会根据单词的语法规则得到其基本形式C.词形还原比词干提取更复杂，所以在处理大数据时通常只使用词干提取D.对于大数据处理，词干提取和词形还原都不是必要的操作19、大数据在电商领域有广泛的应用，以下关于大数据在电商领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于用户行为分析和个性化推荐，提高用户体验和转化率B.大数据可以用于商品库存管理和供应链优化，降低成本和提高效率C.大数据可以用于电商平台的营销和推广，提高品牌知名度和市场份额D.大数据在电商领域的应用只局限于大型电商平台，不适用于中小电商企业20、大数据的处理常常需要处理非结构化数据，例如文本、图像、音频等。假设要对大量的文本评论进行情感分析。以下哪种技术最适合这种非结构化数据的处理任务？（）A.自然语言处理B.计算机视觉C.语音识别D.以上技术都不适合21、在大数据存储中，为了提高数据的可靠性和容错性，常常采用冗余存储。假设有一个数据块，系统设置了多个副本，当其中一个副本损坏时，以下哪种恢复方式最快速？（）A.从其他副本中直接复制B.重新计算损坏的数据C.等待副本自动修复D.以上方式恢复速度相同22、在大数据时代，数据仓库和数据集市的概念仍然重要。假设一个企业需要为不同部门提供数据分析支持。以下关于数据仓库和数据集市的选择，正确的是：（）A.建立一个大型的数据仓库，所有部门共享使用B.为每个部门分别建立数据集市，满足个性化需求C.先建立数据仓库，再根据部门需求从仓库中抽取数据建立数据集市D.数据仓库和数据集市都不适合大数据环境，应采用新的技术架构23、在大数据环境中，数据集成涉及多个数据源的整合。以下关于数据集成过程中可能遇到的问题，哪一项描述不准确？（）A.数据源的数据格式不一致B.不同数据源的数据语义存在差异C.数据集成会导致数据量大幅减少D.数据的重复和冲突24、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25、在大数据环境下，数据隐私法规日益严格。假设一个公司在处理用户数据时，以下哪种做法符合合规要求？（）A.在未获得用户明确同意的情况下，将用户数据用于第三方营销B.对用户数据进行匿名化处理后，无需再遵循隐私法规C.建立完善的数据隐私管理制度，定期进行合规审计D.只要数据不涉及敏感信息，就可以随意使用26、假设要对大量的音频数据进行分析和处理，以下哪种技术或工具可能会被用到？（）A.语音识别技术B.音频处理库C.深度学习框架D.以上都是27、在大数据时代，数据血缘关系的追踪变得重要。假设我们有一个数据分析流程，以下关于数据血缘关系的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据血缘关系可以帮助理解数据的来源和流向B.数据血缘关系能够快速定位数据处理过程中的错误C.数据血缘关系只存在于数据仓库中，在其他数据存储系统中不存在D.数据血缘关系有助于评估数据变更对整个系统的影响28、在大数据分析中，常常需要对时间序列数据进行预测。假设有一个股票价格的时间序列数据，以下哪种预测方法可能效果较好？（）A.ARIMA模型B.决策树C.朴素贝叶斯D.支持向量机29、在大数据安全方面，数据加密是一种重要的保护手段。以下关于对称加密算法和非对称加密算法的比较，哪一项是不正确的？（）A.对称加密算法的加密和解密速度通常比非对称加密算法快B.非对称加密算法的密钥管理比对称加密算法更简单C.对称加密算法适用于大量数据的加密，非对称加密算法适用于数字签名等场景D.对称加密算法的安全性比非对称加密算法高30、当处理大数据中的图数据时，例如社交网络关系图，需要特殊的算法和技术。假设要找出社交网络中的关键节点或社区结构。以下哪种算法最适合这个任务？（）A.深度优先搜索算法B.广度优先搜索算法C.PageRank算法D.最短路径算法二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的Hadoop框架，对一个包含城市交通拥堵指数数据的大数据集进行分析。找出拥堵指数最高的10个路段，并计算这些路段的平均拥堵指数。2、（本题5分）给定一个包含社交媒体用户发布图片数据的数据集，使用图像分析技术提取图片的主题和情感倾向。3、（本题5分）使用Python的Pandas库，分析一个包含在线购物平台商品评价关键词数据的大规模数据集。找出出现频率最高的10个关键词，并计算它们的总出现次数。4、（本题5分）基于HBase，设计并实现一个存储和查询海量地理位置数据（如经纬度、地址）的系统，支持附近地点的查询功能。5、（本题5分）用Java实现一个程序，处理一个包含电商平台商品退货数据的大型数据集。找出退货率最高的5种商品，并计算它们的平均退货率。三、简答题