石家庄信息工程职业学院《大数据开发与应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页石家庄信息工程职业学院《大数据开发与应用》

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15个小题，每小题1分，共15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、假设一个大数据项目需要对海量的文本数据进行情感分析，以下哪种技术或工具最有可能被用于此任务？（）A.机器学习算法B.数据挖掘工具C.数据清洗软件D.传统的统计分析方法2、在构建大数据处理系统时，考虑到系统的可扩展性和容错性，以下哪种分布式计算框架通常是首选？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow3、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4、在大数据应用中，精准营销是一个重要领域。如果要根据用户的实时行为进行实时的个性化推荐，以下哪种技术架构较为合适？（）A.离线计算架构B.实时计算架构C.混合计算架构D.以上都不合适5、大数据技术在智能交通系统中发挥着重要作用。假设一个城市的交通管理部门想要利用大数据优化交通信号灯控制。以下哪种数据来源对实现这一目标最有帮助？（）A.车辆的GPS定位数据B.道路摄像头拍摄的图像数据C.公交卡的刷卡记录D.以上数据结合使用，综合分析交通状况6、在大数据项目管理中，以下关于确定项目需求的描述，哪一项不太准确？（）A.需要与业务部门充分沟通，了解其实际需求和期望B.只关注当前的业务需求，不需要考虑未来的发展C.对需求进行详细的分析和文档化，确保各方理解一致D.评估需求的可行性和优先级7、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8、在大数据项目实施过程中，以下哪个阶段需要与业务部门进行密切沟通和协作？（）A.需求分析B.技术选型C.系统测试D.上线运维9、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（）A.基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确B.协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息C.协同过滤容易受到数据稀疏性的影响D.协同过滤只适用于小型数据集10、在大数据的资源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一个重要的框架。假设一个大数据集群使用YARN进行资源分配，以下关于YARN的功能，哪一项是不准确的？（）A.支持多种计算框架在同一集群上运行B.对内存和CPU资源进行精细的管理和分配C.负责数据的存储和管理D.提供了资源隔离和共享机制11、当处理海量的社交媒体数据时，情感分析是一个常见的任务。假设我们有大量的微博文本数据，需要判断每条微博所表达的情感是积极、消极还是中性。以下哪种方法常用于社交媒体的情感分析？（）A.基于词典的方法，根据预定义的情感词库进行判断B.基于机器学习的方法，使用分类算法进行训练和预测C.基于深度学习的方法，如使用卷积神经网络进行情感分类D.以上方法都经常被使用，具体取决于数据特点和任务需求12、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13、在一个大型金融机构中，每天都会产生大量的交易数据。为了及时发现可能的欺诈行为，需要对这些数据进行实时监测和分析。以下哪种技术或框架最适合用于实现这种实时数据分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow14、在大数据处理中，为了有效地减少数据的存储量和传输带宽，以下哪种技术经常被使用？（）A.数据压缩B.数据加密C.数据复制D.数据备份15、在处理大数据时，常常需要使用分布式计算框架来提高计算效率。假设有一个计算任务需要对数十亿条数据进行复杂的计算，以下哪种分布式计算框架在处理这种大规模数据计算时具有优势？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在大数据环境下，如何进行数据的版本控制？2、（本题5分）简述大数据在供应链合作伙伴选择中的作用。3、（本题5分）解释大数据在能源消费分析中的应用。4、（本题5分）简述大数据在金融监管中的作用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Scala编写一个程序，处理来自传感器网络的海量实时数据。实现对数据的过滤，只保留温度超过50度的记录，并计算这些记录的平均值。2、（本题5分）利用Hadoop框架，编写MapReduce程序对一个包含网络广告点击数据的大规模数据集进行分析，找出点击率最高的广告和对应的点击次数。3、（本题5分）用Java编写一个程序，处理一个包含电商平台商品收藏数据的大型数据集。找出收藏数量最多的10种商品，并计算它们的平均收藏数量。4、（本题5分）用Python结合MySQL数据库，实现一个程序来存储和查询大量的医院挂号数据，包括患者姓名、科室、医生、挂号时间等，并能够根据科室和医生进行工作量统计。5、（本题5分）利用Hadoop框架，编写MapReduce程序对一个包含电商用户浏览行为数据的大规模数据集进行分析，找出用户在浏览过程中的行为模式。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、