上海科学技术职业学院《大数据技术原理及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据技术原理及应用》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20个小题，每小题1分，共20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、在电商领域，大数据发挥着重要作用。以下关于大数据在电商中应用的说法，错误的是（）A.可以根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐B.能够分析市场趋势，帮助商家制定营销策略C.可以实时监控库存，实现精准的库存管理D.大数据在电商中的应用主要集中在商品销售环节，对供应链管理帮助不大2、在处理实时大数据流时，Kafka是一个常用的消息队列系统。以下关于Kafka的描述，错误的是？（）A.Kafka可以保证消息的顺序传递B.Kafka具有高吞吐量和低延迟的特点C.Kafka中的消息一旦被消费就会立即删除D.Kafka支持分区和副本机制3、在大数据项目实施过程中，项目管理至关重要。以下关于大数据项目管理的叙述，错误的是（）A.需要明确项目目标和需求，制定详细的项目计划B.风险管理是大数据项目管理的重要环节，但不是必需的C.项目团队的沟通和协作对于项目的成功实施非常关键D.要对项目的进度、质量和成本进行有效的监控和评估4、在大数据环境下，为了优化数据查询性能，以下哪种索引结构通常被用于大规模数据？（）A.B树索引B.位图索引C.哈希索引D.全文索引5、在大数据存储方面，NoSQL数据库与传统的关系型数据库相比，具有一些独特的优势。以下哪项不是NoSQL数据库的主要特点？（）A.支持复杂的关联查询B.灵活的数据模型C.良好的可扩展性D.高并发读写性能6、在大数据存储中，分布式数据库系统具有很多优点。假设一个应用需要处理高并发的读写请求，并且数据量巨大。以下哪种分布式数据库系统可能是合适的选择？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）7、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8、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9、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10、在大数据环境中，为了确保数据的安全性和隐私性，以下哪种措施是至关重要的？（）A.数据加密B.访问控制C.数据备份D.数据压缩11、在大数据处理中，分布式计算框架需要考虑数据的分区和分布策略。假设一个数据集按照用户ID进行分区。以下关于分区策略的描述，正确的是：（）A.分区数量越多越好，能够提高并行处理能力B.分区应均匀分布，避免某些分区数据量过大C.分区可以随意设置，对计算性能没有影响D.按照用户ID的首字母进行分区，方便管理12、大数据技术在市场营销领域有广泛的应用。假设一个公司想要通过大数据精准定位目标客户。以下哪种数据来源对实现这一目标最为关键？（）A.客户的购买历史和消费金额B.客户的社交媒体活动和兴趣爱好C.客户的人口统计信息，如年龄、性别、地域D.以上数据13、在大数据项目中，数据预处理通常包括数据清洗、转换和集成等步骤。如果数据来自多个不同的数据源，且数据格式不一致，首先需要进行的操作是？（）A.数据清洗B.数据转换C.数据集成D.数据采样14、大数据安全和隐私保护是至关重要的问题。以下关于大数据安全和隐私保护措施的叙述，错误的是（）A.数据加密可以保障数据在传输和存储过程中的安全性B.访问控制可以限制用户对数据的访问权限C.匿名化处理能够完全消除数据中的个人隐私信息D.数据备份与恢复与大数据安全和隐私保护无关15、大数据可视化工具可以帮助用户更好地理解和分析数据，以下关于大数据可视化工具的描述中，错误的是（）。A.大数据可视化工具可以提供多种图表和图形，如柱状图、折线图、饼图等B.大数据可视化工具可以支持实时数据可视化和动态数据可视化C.大数据可视化工具只适用于数据分析师和专业人员，不适用于普通用户D.大数据可视化工具需要具备良好的用户界面和交互性16、在大数据环境下，数据可视化对于理解和分析数据至关重要。假设要展示一个城市在一年中不同区域的交通流量变化情况，数据量庞大且复杂。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这种时空数据的模式和趋势？（）A.折线图B.柱状图C.热力图D.饼图17、在大数据的流处理中，窗口操作是常见的处理方式。假设我们需要对数据流进行按时间窗口的统计分析，以下哪种窗口类型不适合用于实时性要求较高的场景？（）A.滚动窗口B.滑动窗口C.会话窗口D.固定窗口18、对于一个包含大量地理位置信息的大数据集，要进行空间查询和分析，以下哪种数据库或技术更适合？（）A.空间数据库B.文档数据库C.关系数据库D.内存数据库19、在进行大数据分析时，常常需要对数据进行特征工程。假设一个图像识别的大数据项目，需要从大量的图像数据中提取有意义的特征。以下哪种特征提取方法最适合图像数据？（）A.基于颜色和形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.使用深度学习自动提取特征D.基于人工标注的特征提取20、在大数据环境下，数据迁移是常见的操作。如果要将大量数据从一个存储系统迁移到另一个存储系统，以下哪个因素对迁移效率影响最大？（）A.网络带宽B.数据压缩比C.存储系统的类型D.数据的格式二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释大数据如何改善公共服务质量。2、（本题5分）大数据如何推动绿色金融的发展？3、（本题5分）大数据如何优化垃圾处理与回收？4、（本题5分）大数据对社交媒体分析的作用是什么？5、（本题5分）大数据分析的主要方法有哪些？三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）根据某城市的智能电表数据，分析居民用电习惯，优化供电策略。2、（本题5分）分析大数据在物流供应链中的应用，如供应商评估、库存管理，以及供应链的弹性和敏捷性。3、（本题5分）对一家零售企业的商品促销组合数据进行分析，优化促销方案。4、（本题5分）研究某电商平台的商品分类浏览数据，优化商品分类体系。5、（本题5分）分析大数据在玻璃行业的应用，如玻璃制品工艺改进、市场销售预测，以及节能减排数据的分析。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）利用Python语言和Dask库，编写一个程序