上海闵行职业技术学院《大数据与统计分析（大数据分析导论）》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页上海闵行职业技术学院《大数据与统计分析（大数据分析导论）》

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25个小题，每小题1分，共25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2、在大数据的数据清洗中，处理重复数据的方法有多种。假设我们有一个大规模的数据集，存在大量重复记录，以下哪种方法可以高效地去除重复数据？（）A.排序后逐个比较去除B.使用哈希表进行快速判断和去除C.随机选择一部分数据保留，其余删除D.对重复数据进行合并处理3、在大数据存储中，NewSQL数据库试图结合传统关系型数据库和NoSQL数据库的优点。以下关于NewSQL数据库的特点，哪一项描述不准确？（）A.支持强事务一致性B.具有良好的可扩展性C.数据存储方式通常为键值对D.能够处理大规模数据4、在大数据处理中，为了提高数据处理的并行度和效率，以下哪种数据分区策略通常被采用？（）A.哈希分区B.范围分区C.列表分区D.随机分区5、在大数据存储中，分布式存储系统的节点之间通常通过网络进行通信。以下哪种网络拓扑结构在数据传输效率和可靠性方面表现较好？（）A.星型拓扑B.环形拓扑C.总线拓扑D.树形拓扑6、在大数据处理中，常常需要进行数据采样。假设有一个非常大的数据集，为了快速得到数据分析的初步结果，以下哪种采样方法可能比较合适？（）A.随机采样B.分层采样C.系统采样D.Alloftheabove（以上皆是）7、在大数据分析中，异常检测是一项重要的任务。假设有一个生产线上的传感器数据，需要检测出异常的设备运行状态。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于聚类的方法C.基于深度学习的方法D.Alloftheabove（以上皆是）8、假设要对一个大型数据集进行分类，并且数据具有多个类别，以下哪种机器学习算法可能更适合？（）A.朴素贝叶斯B.K近邻C.多层感知机D.支持向量机9、当处理大数据中的流数据时，需要考虑数据的实时处理和窗口操作。假设要对一个实时的股票交易数据流进行分析，计算每分钟的平均交易价格。以下哪种窗口操作最适合这个任务？（）A.滑动窗口B.滚动窗口C.会话窗口D.以上窗口都不适合10、在大数据处理中，数据质量问题会影响数据分析的结果，以下关于数据质量问题的描述中，错误的是（）。A.数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性等方面B.数据质量问题可以通过数据清洗和数据验证等方法进行解决C.数据质量问题只存在于原始数据中，经过处理后的数据不会存在质量问题D.数据质量问题需要建立完善的数据质量管理体系进行管理11、在处理大数据中的文本分类问题时，以下哪种特征提取方法效果较好？（）A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.以上效果相同12、随着物联网设备的普及，产生了大量的实时数据。在处理物联网数据时，以下哪个因素对于保证数据的准确性和可靠性最为关键？（）A.数据采集频率B.数据传输协议C.设备的硬件性能D.数据的预处理13、在大数据的特征工程中，除了手动选择和提取特征，还可以使用自动特征工程的方法。假设我们有一个复杂的数据集，以下哪种自动特征工程的技术可能适用？（）A.自动编码器B.遗传算法C.随机森林D.以上技术都可能用于自动特征工程14、当处理大规模的图数据，例如社交网络关系图，以下哪种技术或框架通常被用于图的存储和分析？（）A.Neo4j图数据库B.HBase列式数据库C.MySQL关系数据库D.MongoDB文档数据库15、在大数据处理框架中，Storm常用于实时流处理。以下关于Storm的特点，哪一项是错误的？（）A.支持分布式部署B.具有高容错性C.处理数据的延迟较低D.不适合处理复杂的逻辑16、大数据分析中的数据预处理步骤包括数据清洗、转换和集成等。假设我们有多个来源的异构数据需要整合分析。以下关于数据预处理的说法，正确的是：（）A.数据清洗主要是删除重复和错误的数据，对缺失值可以忽略B.数据转换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，以方便后续处理C.数据集成时，不同数据源的数据结构必须完全一致才能进行整合D.数据预处理对最终的分析结果影响不大，可以简单处理17、在大数据分析中，数据挖掘与机器学习的结合越来越紧密。以下关于两者结合的优势和应用，哪项描述不准确？（）A.数据挖掘可以为机器学习提供有价值的数据特征和预处理方法B.机器学习算法可以帮助数据挖掘发现更复杂和深入的模式C.两者结合在欺诈检测、市场细分和推荐系统等领域取得了显著成果D.数据挖掘和机器学习是完全独立的领域，没有相互交叉和融合的部分18、大数据中的预测分析可以帮助企业做出前瞻性的决策。以下关于预测分析方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.时间序列分析基于历史数据的模式来预测未来的值B.回归分析用于建立自变量和因变量之间的线性或非线性关系C.神经网络在处理复杂的非线性关系时表现出色，但解释性较差D.预测分析的结果总是准确无误的，可以完全依赖其进行决策19、在大数据项目中，数据质量的评估是一个重要环节。如果数据存在大量的噪声和异常值，会对后续的分析产生什么影响？（）A.可能导致分析结果的偏差B.不会有任何影响，分析算法会自动处理C.会提高分析的效率和准确性D.只会影响可视化效果，不影响分析模型20、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21、在大数据分析中，聚类分析是一种常用的方法。假设要对大量的客户数据进行聚类，以便更好地了解客户群体的特征。以下关于聚类分析的说法，哪一个是不准确的？（）A.聚类分析可以帮助发现潜在的客户细分群体B.聚类分析需要事先确定聚类的数量C.不同的聚类算法可能会产生不同的聚类结果D.聚类分析的结果可以为市场营销策略提供参考22、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23、在大数据的数据预处理中，数据标准化是常见的操作。假设我们有一个包含不同量级特征的数据集，需要进行标准化处理。以下关于数据标准化的目的，哪一项是不正确的？（）A.使不同特征具有相同的量级，便于模型训练B.消除特征之间的量纲差异，提高模型的准确性C.增加数据的方差，突出数据的差异D.使得不同特征对模型的影响具有可比性24、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25、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二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）大数据对渔业资源管理的帮助是什么？2、（本题5分）解释大数据中的数据血缘追踪工具。3、（本题5分）解释大数据如何挖掘社交媒体中的商业价值。4、（本题5分）解释数据联邦在大数据集成中的作用。三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）对一家制造业企业的原材料采购周期数据进行分析，保障生产供应。2、（本题5分）分析某电商平台的用户画像数据，进行精准营销。3、（本题5分）对一家制造业企业的成本结构数据进行分析，降低生产成本。4、（本题5分）探讨大数据如何助力电商行业实现精准营销，包括用户画像、个性化推荐等，并研究相关的技术和算法。5、（本题5分）研究某在线医疗平台的移动医疗应用数据，提升移动医疗体验。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）