朔州师范高等专科学校《大数据分析与内存计算实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、大数据存储技术有很多种，以下关于大数据存储技术的描述中，错误的是（）。A.HDFS是一种分布式文件系统，适用于存储大规模数据B.NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适用于存储非结构化数据C.NewSQL数据库是一种新型的关系型数据库，适用于存储大规模结构化数据D.大数据存储技术只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能2、在大数据环境下，数据隐私保护至关重要。以下哪种技术或方法常用于保护数据隐私？（）A.数据加密B.数据匿名化C.访问控制D.以上都是3、在大数据分析中，异常检测是一项重要任务。如果数据分布呈现明显的正态分布，以下哪种方法常用于检测异常值？（）A.基于距离的方法B.基于密度的方法C.3σ原则D.以上都不是4、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5、大数据安全风险有很多种，以下关于大数据安全风险的描述中，错误的是（）。A.大数据安全风险包括数据泄露、数据篡改、数据丢失等B.大数据安全风险需要采用多种安全技术进行防范C.大数据安全风险只存在于数据存储和传输过程中，不存在于数据处理过程中D.大数据安全风险需要建立完善的安全管理体系和应急预案进行应对6、假设要对一个包含数十亿条记录的数据集进行快速排序，以下哪种算法在大数据环境下可能表现更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.归并排序D.堆排序7、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8、在处理大规模数据的聚类问题时，以下哪种聚类算法对噪声和异常值不太敏感？（）A.K-Means聚类B.DBSCAN聚类C.层次聚类D.以上都敏感9、在大数据处理中，数据压缩是一种常用的技术，以下关于数据压缩的描述中，错误的是（）。A.数据压缩可以减少数据的存储空间和传输带宽B.数据压缩可以提高数据的存储和传输效率C.数据压缩只适用于文本数据，不适用于图像、音频和视频等多媒体数据D.数据压缩需要根据数据的特点和应用场景选择合适的压缩算法10、在大数据处理框架中，Hadoop是一个广泛使用的开源框架。以下关于Hadoop的描述，不正确的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce两个核心组件构成B.MapReduce编程模型适合处理大规模的离线数据C.Hadoop集群中的节点分为主节点和从节点，主节点负责数据存储，从节点负责计算任务D.Hadoop具有良好的扩展性，可以轻松应对数据量的增长11、在大数据处理中，常常需要对数据进行预处理和特征工程。假设有一个包含大量文本数据的数据集，需要将文本转换为数值特征以便进行机器学习模型的训练。以下哪种方法常用于文本数据的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.独立成分分析（ICA）D.因子分析12、在大数据分析中，数据清洗是一个关键的步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在一些缺失值和错误数据。以下关于数据清洗方法的选择，正确的是：（）A.对于缺失值，直接删除包含缺失值的记录，以保证数据的完整性B.对于错误数据，通过手动检查和修正来确保数据的准确性C.利用统计方法填充缺失值，并使用机器学习算法检测和纠正错误数据D.忽略所有的缺失值和错误数据，直接进行后续的分析13、在大数据时代，数据可视化的创新不断涌现。以下关于新兴的数据可视化形式，哪一项是不正确的？（）A.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术可以提供沉浸式的数据可视化体验B.动态可视化能够实时反映数据的变化，增强用户对数据的理解C.故事性可视化通过讲述一个数据相关的故事来传达信息，更具吸引力D.新兴的数据可视化形式只是为了追求视觉效果，对数据分析的帮助不大14、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15、在处理大规模数据时，分布式计算框架发挥着重要作用。以下关于Hadoop生态系统中的MapReduce框架和Spark框架的比较，哪一项是错误的？（）A.MapReduce处理数据的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更适合进行迭代计算C.MapReduce的容错性比Spark更强D.Spark能够在内存中缓存数据，而MapReduce通常需要频繁读写磁盘16、在大数据分析中，为了发现数据中的频繁项集，以下哪种算法经常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是17、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18、在大数据的采样技术中，分层采样常用于保持数据的分布特征。假设我们有一个包含不同年龄段人群的数据集，需要进行采样。以下关于分层采样的说法，哪一项是正确的？（）A.按照年龄段进行随机采样，保证每个年龄段都有样本被抽取B.对每个年龄段分别进行全采样C.只对人数较多的年龄段进行采样D.随机选择一部分样本，不考虑年龄段的分布19、在构建大数据处理架构时，需要考虑计算资源的分配和管理。以下哪种技术可以实现资源的动态分配和优化？（）A.虚拟化技术B.容器技术C.云计算平台D.以上都是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5个小题，共25分)1、（本题5分）在大数据中，如何进行数据的去重处理？2、（本题5分）解释大数据如何识别高价值客户。3、（本题5分）说明大数据可视化的目的和原则。4、（本题5分）什么是数据血缘的安全管理，包括哪些措施？5、（本题5分）解释大数据分析的主要流程。三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨大数据在烟草行业的应用，如市场需求分析、品牌发展策略，以及行业监管中的数据支持。2、（本题5分）对一家零售企业的节日促销数据进行分析，总结经验教训。3、（本题5分）分析某电商平台的商品图片质量数据，提升商品展示效果。4、（本题5分）分析某社交平台的用户举报数据，加强平台管理。5、（本题5分）分析某在线游戏平台的游戏服务器负载数据，优化服务器配置。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）使用Python的Pandas库，分析一个包含医院患者