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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页兰州交通大学

《大数据分析与挖掘》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、随着大数据应用的普及,数据质量的评估变得越来越重要。假设一个气象大数据集,包含了温度、湿度、气压等多种观测数据。以下哪个方面不是评估该数据集数据质量的关键因素?()A.数据的准确性B.数据的完整性C.数据的时效性D.数据的存储格式2、在大数据的存储中,为了应对数据的快速增长,需要考虑可扩展性。假设一个数据量不断增加的数据集,需要选择一种能够轻松扩展存储容量的方案。以下哪种存储架构最具有可扩展性?()A.纵向扩展(ScaleUp)B.横向扩展(ScaleOut)C.混合扩展D.以上架构都不具有可扩展性3、在大数据的存储和处理中,数据的一致性模型起着重要的作用。假设一个在线订票系统,需要保证多个用户同时订票时数据的一致性。以下哪种一致性模型最适合这种高并发的场景?()A.强一致性B.弱一致性C.最终一致性D.以上模型都不适合4、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5、在大数据处理中,流处理和批处理各有特点。以下关于流处理和批处理的比较,哪一项是不正确的?()A.流处理适用于实时数据处理,批处理适用于大规模历史数据处理B.流处理对数据的时效性要求高,批处理对数据的准确性要求高C.流处理的系统复杂度通常低于批处理D.批处理可以对大量数据进行复杂的分析和计算,流处理则相对较难6、在处理大数据时,分布式计算框架的容错性非常重要。以下关于分布式计算框架容错性的描述,哪一项是错误的?()A.容错性可以确保在节点故障时任务仍然能够正常完成B.数据备份和恢复机制是实现容错性的重要手段C.分布式计算框架的容错性会增加系统的复杂性和成本D.只要有足够的硬件冗余,就可以实现完美的容错性,无需软件层面的支持7、在大数据的聚类分析中,有多种算法可供选择。假设我们有一个包含客户消费行为数据的数据集,需要将客户分为不同的群体。以下哪种聚类算法可能不太适合处理这种数据?()A.K-Means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法D.关联规则挖掘算法8、在大数据应用中,情感分析常用于处理文本数据。以下关于情感分析方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于词典的方法依赖于预先构建的情感词典B.机器学习方法需要大量标注数据进行训练C.深度学习方法在处理复杂文本时表现出色D.基于规则的方法灵活性最高,适应性最强9、在大数据的背景下,数据仓库和数据湖的概念被广泛提及。假设一个企业需要存储和分析大量的历史数据和实时数据。以下哪种数据存储方式最适合这种需求?()A.数据仓库B.数据湖C.两者结合D.以上方式都不适合10、数据清洗是大数据处理中的重要环节,其目的是去除噪声和纠正数据中的错误。以下关于数据清洗的描述,不准确的是()A.重复数据删除可以去除数据集中的重复记录B.缺失值处理通常采用删除含有缺失值的记录或者填充缺失值的方法C.异常值检测可以通过统计方法或者机器学习算法来实现D.数据清洗只需要在数据采集阶段进行一次,后续无需再次处理11、在大数据环境下,数据仓库和数据集市的构建至关重要。以下关于数据仓库和数据集市的比较,哪一项是不正确的?()A.数据仓库通常涵盖整个企业的所有数据,而数据集市侧重于特定的业务部门或主题B.数据仓库的数据粒度较粗,数据集市的数据粒度较细C.数据集市的建设成本通常低于数据仓库D.数据仓库和数据集市的数据来源相同,没有区别12、假设一个电商平台拥有海量的用户交易数据,想要通过大数据分析来预测用户的购买行为。以下哪种机器学习算法可能最为适用?()A.决策树B.聚类分析C.线性回归D.关联规则挖掘13、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14、在大数据处理中,数据质量评估是一个重要的环节,以下关于数据质量评估的描述中,错误的是()。A.数据质量评估包括数据的准确性、完整性、一致性等方面B.数据质量评估可以使用多种方法,如数据抽样、数据对比等C.数据质量评估只需要在数据处理的开始阶段进行,不需要在整个数据处理过程中进行D.数据质量评估需要建立完善的数据质量评估指标体系15、大数据在物流领域有广泛的应用,以下关于大数据在物流领域的应用描述中,错误的是()。A.大数据可以用于物流路径规划和优化,提高物流效率和降低成本B.大数据可以用于物流需求预测和库存管理,提高供应链的协同性和稳定性C.大数据可以用于物流企业的风险管理和决策支持,提高企业的竞争力D.大数据在物流领域的应用只局限于传统物流企业,不能应用于新兴的物流科技企业16、在大数据安全领域,身份认证和访问控制是重要的防护措施。以下关于身份认证和访问控制的描述,哪一项是错误的?()A.身份认证用于验证用户的身份,常见的方法包括密码、指纹识别等B.访问控制决定用户对数据和资源的访问权限,基于角色的访问控制是一种常见的方式C.一旦用户通过身份认证,就应该赋予其对所有数据的无限制访问权限D.多因素身份认证可以提高身份验证的安全性和可靠性17、在大数据处理框架中,Spark因其高效的性能而备受青睐。假设我们要处理一个大规模的数据集,需要进行复杂的迭代计算。以下关于Spark的优势,哪一项是不准确的?()A.支持内存计算,大大提高了计算速度B.提供了丰富的API,便于进行数据处理和分析C.只适用于批处理任务,对于流处理任务支持不足D.具有良好的容错机制,能够自动处理节点故障18、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19、在大数据处理中,为了处理数据的不一致性和错误,以下哪种方法经常被采用?()A.数据验证B.数据修复C.数据清洗D.以上都是20、大数据分析方法包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等,以下关于大数据分析方法的描述中,错误的是()。A.描述性分析用于描述数据的特征和分布B.预测性分析用于预测未来的趋势和事件C.规范性分析用于制定最优的决策和行动方案D.大数据分析方法只适用于大规模数据的分析,不适用于小规模数据的分析21、大数据的处理需要高效的索引结构来提高数据的查询效率。假设一个大规模的商品销售数据集,需要快速查询特定商品的销售记录。以下哪种索引结构最适合这种情况?()A.B树索引B.B+树索引C.哈希索引D.位图索引22、在大数据的流处理框架中,Flink相比其他框架具有一些独特的优势。假设我们需要处理实时的数据流,以下关于Flink的优势,哪一项是不准确的?()A.具有精确的一次处理语义,保证数据的准确性B.支持高效的状态管理和容错机制C.只适用于小型的流处理任务D.提供了丰富的窗口操作和时间处理功能23、在处理大数据中的时间序列数据时,以下哪种模型常用于预测未来值?()A.决策树B.神经网络C.ARIMA模型D.关联规则模型24、在大数据分析中,数据可视化是非常重要的一环。假设有一个关于城市交通流量的大数据集,需要以直观的方式展示不同区域、不同时间段的交通拥堵情况。以下哪种可视化方式可能最有效?()A.折线图B.柱状图C.热力图D.饼图25、在大数据应用中,推荐系统是常见的一种应用。假设一个在线视频平台需要为用户推荐个性化的视频内容。以下哪种技术或方法通常用于构建推荐系统?()A.协同过滤B.分类算法C.回归分析D.决策树26、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27、在大数据处理中,数据压缩技术能够节省存储空间和提高传输效率。以下关于数据压缩技术的说法,错误的是()A.无损压缩能够完全还原原始数据,没有任何信息损失B.有损压缩会丢失部分数据,但在某些情况下仍能满足需求C.数据压缩比越高,压缩效果越好,对数据的使用没有任何影响D.选择数据压缩技术时需要考虑数据的特点和应用需求28、在大数据处理中,为了提高数据处理的速度和效率,以下哪种硬件配置通常是重要的?()A.多核CPUB.大容量内存C.高速磁盘D.以上都是29、在大数据环境下,数据质量管理面临新的挑战。以下关于大数据数据质量管理的叙述,不正确的是()A.需要建立完善的数据质量评估指标体系B.数据清洗和转换是提高数据质量的重要手段C.大数据的数据质量一定比小数据的数据质量差D.人工审核和监控在数据质量管理中仍然发挥着重要作用30、大数据的发展对数据管理提出了新的要求。假设一个企业的数据量呈指数增长,以下关于数据管理策略的调整,正确的是:()A.继续依赖传统的数据库管理系统,增加硬件投入B.采用分布式的数据管理架构,如NoSQL数据库C.减少数据的收集和存储,只保留关键数据D.不改变现有管理策略,等待技术成熟后再进行调整二、编程题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用Kafka,构建一个分布式的智能客服系统,将用户的咨询问题实时分发到合适的客服人员,并对回复进行记录和分析。2、(本题5分)使用Python的Pandas库,分析一个包含在线教育平台课程评价数据的大规模数据集。找出评价最好的10个课程,并计算它们的平均评价分数。3、(本题5分)用Java实现一个程序,处理大规模的股票交易数据。要求能够计算某只特定股票在一段时间内的最高成交价、最低成交价和平均成交价。4、(本题5分)用Python结合HBase数据库,实现一个程序来存储和查询大量的医疗病历数据,包括患者姓名、病历编号、症状、诊断结果等,并能够根据症状进行模糊查询。5、(本题5分)有一个包含物流车辆行驶轨迹数据的文件,使用Python中的数据处理库,优化车辆调度和路线规划。三、简答

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