南开大学滨海学院《大数据平台核心技术》2023-2024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页南开大学滨海学院《大数据平台核心技术》

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20个小题，每小题2分，共40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、在大数据的预测分析中，时间序列预测是常见的任务之一。假设我们有一个股票价格的时间序列数据，需要预测未来的价格走势。以下哪种方法常用于时间序列预测？（）A.线性回归B.决策树C.移动平均法D.随机森林2、在大数据安全和隐私保护方面，面临着诸多挑战。对于大数据安全的措施和原则，以下说法错误的是：（）A.采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，以防止数据泄露B.实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员能够访问和处理数据C.数据匿名化和脱敏处理可以在一定程度上保护用户隐私，但不能完全消除隐私风险D.为了提高数据的可用性，应尽量减少安全措施和限制，方便数据的共享和使用3、在构建大数据系统时，需要考虑数据的一致性和可靠性。假设一个电商平台的大数据系统，在处理订单数据时，需要确保数据在多个节点之间的一致性和可靠性，以避免数据丢失或错误。以下哪种技术或方法最能有效地实现这一目标？（）A.数据复制和备份B.分布式事务处理C.数据压缩和加密D.数据缓存和预取4、随着数据量的不断增长，大数据技术在各个领域得到了广泛应用。以下关于大数据特点的描述，不准确的是（）A.数据量巨大，通常以PB甚至EB为单位计量B.数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据C.数据价值密度高，每一条数据都具有重要的价值D.数据处理速度要求高，需要在短时间内完成数据的分析和处理5、在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。以下关于数据倾斜的原因和解决方法，哪项说法不准确？（）A.数据分布不均匀、某些键值的出现频率过高或某些任务处理的数据量过大都可能导致数据倾斜B.可以通过数据预处理、调整分区策略或使用更合适的算法来解决数据倾斜问题C.数据倾斜只会影响数据处理的速度，不会影响结果的准确性D.对于严重的数据倾斜问题，可能需要对数据进行重新采样或分桶处理6、当对大数据进行数据清洗和预处理时，为了处理缺失值，以下哪种方法较为常见？（）A.删除包含缺失值的记录B.用平均值填充缺失值C.用中位数填充缺失值D.基于模型预测缺失值7、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8、随着大数据技术的迅速发展，数据仓库在企业数据管理中扮演着重要角色。以下关于数据仓库的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据仓库用于存储历史数据和聚合数据，以支持决策分析B.数据仓库中的数据通常是经过清洗、转换和整合的高质量数据C.数据仓库的数据更新频率较高，与业务系统实时同步D.数据仓库采用多维模型来组织和存储数据，便于复杂的分析查询9、对于一个大型电商平台，要根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐，以下哪种技术是关键？（）A.数据可视化B.自然语言处理C.推荐系统D.数据清洗10、假设要对一个大型社交网络的用户关系数据进行分析，以发现社区结构。以下哪种算法可能最适合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.层次聚类算法D.最短路径算法11、大数据在能源管理方面有诸多应用。以下关于大数据在能源管理中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析能源消耗数据优化能源分配和调度B.有助于预测能源需求，提高能源供应的稳定性C.大数据在能源管理中的应用主要集中在传统能源领域，对新能源的作用有限D.能够监测能源设备的运行状态，提前发现故障隐患12、大数据存储技术多种多样，以下关于常见大数据存储技术的说法，错误的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系统具有高容错性和高扩展性B.NoSQL数据库适合存储结构化数据，并且具备强大的事务处理能力C.分布式列式数据库能够高效存储和查询大规模的结构化数据D.对象存储可以存储海量的非结构化数据，如图片、视频等13、大数据的存储方式多种多样，NoSQL数据库就是其中之一。以下关于NoSQL数据库的特点，哪一项描述不太准确？（）A.具有灵活的数据模型，能够适应不断变化的数据结构B.通常不支持事务处理，数据一致性要求相对较低C.适合存储结构化数据，对于复杂查询的处理能力较强D.具有良好的可扩展性，能够轻松应对数据量的增长14、在大数据环境下，数据隐私法规和合规性要求日益严格。以下关于数据隐私合规的措施，哪一项是不正确的？（）A.企业需要了解并遵守相关的法律法规，如欧盟的GDPR、中国的网络安全法等B.对员工进行数据隐私培训，提高其合规意识和数据处理的规范性C.定期进行数据隐私审计，发现并整改潜在的合规风险D.为了满足合规要求，应尽量避免收集和使用任何用户数据15、在大数据存储中，当需要支持复杂的事务处理时，以下哪种数据库更适合？（）A.关系型数据库B.NoSQL数据库C.图数据库D.文档数据库16、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17、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18、大数据在电商物流配送中的应用能够优化配送效率，以下关于大数据在电商物流中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以根据订单数据进行智能仓储管理B.有助于优化配送路线规划，减少配送时间C.大数据在电商物流配送中的应用只关注配送环节，对仓储环节没有影响D.能够实时监控物流车辆的位置和状态19、Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，与Hadoop相比，具有一些优势。以下关于Spark的描述，不准确的是（）A.Spark的内存计算能力使得数据处理速度比Hadoop更快B.Spark支持多种编程语言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能处理离线数据，不支持实时数据处理D.Spark提供了丰富的API，便于进行数据处理和分析20、在大数据分析中，特征工程是重要的一步。以下关于特征选择和特征提取的描述，哪一项是错误的？（）A.特征选择是从原始特征中选择出有价值的特征，特征提取是通过某种变换生成新的特征B.特征选择可以降低数据维度，特征提取可以提高数据的可解释性C.主成分分析是一种特征提取方法，互信息是一种特征选择方法D.特征选择和特征提取的目的都是为了提高模型的性能二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述大数据中的数据挖掘技术。2、（本题5分）简述大数据在职业教育课程设计中的应用。3、（本题5分）解释大数据如何优化营销渠道选择。三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）综合研究大数据在健身房中的应用，如健身器材使用频率分析、会员运动计划制定，以及教练教学效果评估。2、（本题5分）分析大数据在图书馆中的应用，如图书借阅趋势分析、读者需求预测，以及馆藏资源的优化配置。3、（本题5分）对一家制造业企业的设备运行数据进行分析，预测设备故障，进行预防性维护。4、（本题5分）研究某城市的交通流量数据，分析拥堵路段和时间段，并提出改善交通状况的建议。5、（本题5分）分析某社交平台的用户