西南政法大学《大数据應用專題》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页西南政法大学《大数据應用專題》

2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30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2、对于一个需要处理大量文本数据的自然语言处理系统，以下哪种技术能够进行词干提取和词形还原？（）A.词法分析工具B.句法分析工具C.语义理解工具D.以上都不是3、在大数据治理中，数据血缘关系的追踪非常重要。以下关于数据血缘的描述，错误的是？（）A.数据血缘可以帮助了解数据的来源和流向B.数据血缘只适用于结构化数据C.数据血缘有助于评估数据变更的影响D.数据血缘可以通过元数据管理来实现4、大数据存储系统通常需要具备可扩展性、高性能和高可靠性等特点。以下哪种存储技术在处理大规模数据时具有较好的可扩展性？（）A.关系型数据库，如MySQLB.分布式文件系统，如HDFSC.传统的集中式存储架构D.本地磁盘存储5、在大数据处理中，数据可视化的设计非常重要，以下关于数据可视化设计的描述中，错误的是（）。A.数据可视化设计需要考虑用户的需求和认知能力B.数据可视化设计可以使用多种图表和图形，如柱状图、折线图、饼图等C.数据可视化设计只需要注重美观性，不需要考虑数据的准确性和可读性D.数据可视化设计需要不断地进行优化和改进6、在大数据处理中，为了处理海量的日志数据，以下哪种工具或技术经常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是7、在大数据可视化中，为了展示数据的层次结构，以下哪种图表类型较为合适？（）A.树形图B.旭日图C.矩形树图D.以上都是8、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9、在大数据环境下，数据的实时处理需求日益增加。假设一个金融交易系统需要实时监控交易数据，及时发现异常交易行为。以下哪种技术或框架最适合实现这种实时数据处理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce10、在大数据处理中，数据质量评估是一个重要的环节，以下关于数据质量评估的描述中，错误的是（）。A.数据质量评估包括数据的准确性、完整性、一致性等方面B.数据质量评估可以使用多种方法，如数据抽样、数据对比等C.数据质量评估只需要在数据处理的开始阶段进行，不需要在整个数据处理过程中进行D.数据质量评估需要建立完善的数据质量评估指标体系11、对于一个需要处理大规模图数据的社交网络分析系统，以下哪种算法能够发现关键节点和影响力传播路径？（）A.PageRank算法B.最短路径算法C.最小生成树算法D.以上都是12、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13、在大数据分析中，为了评估模型的性能和准确性，以下哪种指标通常被使用？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是14、大数据中的数据集成涉及将来自多个数据源的数据进行整合。以下关于数据集成的挑战和解决方法，哪项说法不正确？（）A.数据源的格式不一致、语义差异和数据重复是常见的挑战B.可以通过数据清洗、转换和映射等技术来解决数据格式和语义的问题C.使用数据仓库或数据集市来集中存储和管理集成后的数据D.数据集成是一次性的工作，完成后无需再进行维护和更新15、在大数据处理中，数据压缩可以节省存储空间和传输带宽。假设有一个大规模的数值型数据集，以下哪种压缩算法可能最适合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ7716、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.TensorFlow17、大数据中的数据压缩技术可以减少数据存储空间和传输带宽。以下关于数据压缩算法的比较，哪项说法不准确？（）A.无损压缩算法能够完全还原原始数据，如ZIP压缩B.有损压缩算法会丢失部分数据，但在某些情况下可以获得更高的压缩比，如JPEG图像压缩C.数据压缩算法的选择取决于数据的类型、特点和对数据还原精度的要求D.所有的数据压缩算法都适用于大数据处理，无需考虑具体情况18、对于一个需要处理大量地理空间数据的交通大数据系统，以下哪种技术能够提供有效的位置服务和路径规划？（）A.地理信息系统B.路径规划算法C.空间索引D.以上都是19、在大数据的流处理框架中，Flink相比其他框架具有一些独特的优势。假设我们需要处理实时的数据流，以下关于Flink的优势，哪一项是不准确的？（）A.具有精确的一次处理语义，保证数据的准确性B.支持高效的状态管理和容错机制C.只适用于小型的流处理任务D.提供了丰富的窗口操作和时间处理功能20、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21、在大数据的异常检测中，基于密度的方法能够发现不同形状和大小的异常点。假设我们有一个二维的数据空间，以下哪种基于密度的异常检测算法比较常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法22、在进行大数据可视化时，需要根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型。如果要展示不同类别数据之间的比例关系，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.散点图23、在大数据的数据分析中，数据探索性分析（EDA）是重要的第一步。假设我们有一个新的数据集，以下哪个不是EDA的主要目的？（）A.了解数据的分布和特征B.发现数据中的异常值C.直接建立数据的预测模型D.确定数据的质量和缺失值情况24、在大数据环境下，数据治理变得越来越重要。假设一个企业拥有多个业务系统，数据分散在不同的数据库和文件中，缺乏统一的管理和规范。以下哪项不是数据治理的主要目标？（）A.确保数据的准确性和完整性B.提高数据的访问速度C.保障数据的安全性和合规性D.促进数据的共享和流通25、大数据在电商领域有广泛的应用，以下关于大数据在电商领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于用户行为分析和个性化推荐，提高用户体验和转化率B.大数据可以用于商品库存管理和供应链优化，降低成本和提高效率C.大数据可以用于电商平台的营销和推广，提高品牌知名度和市场份额D.大数据在电商领域的应用只局限于大型电商平台，不适用于中小电商企业26、随着大数据技术的不断发展，数据隐私保护成为了重要的议题。以下关于大数据环境下数据隐私保护的描述，正确的是：（）A.采用数据匿名化技术可以完全避免隐私泄露B.只要数据进行了加密存储，就无需担心隐私问题C.数据脱敏处理能够在一定程度上保护数据隐私，但不能完全杜绝风险D.大数据环境下，数据隐私保护无法实现，只能依靠用户自身注意27、在大数据时代，数据存储的选择对于系统性能和成本有着重要影响。以下关于数据存储技术的比较，哪项说法不准确？（）A.关系型数据库适用于结构化数据的存储和复杂的事务处理，但在扩展性方面存在一定局限B.分布式文件系统如HDFS适合存储大规模的非结构化和半结构化数据，具有高容错性和可扩展性C.对象存储常用于存储海量的小文件，具有高效的读写性能和较低的成本D.内存数据库将数据存储在内存中，速度极快，但存储容量有限且成本较高，只适用于小规模数据28、在大数据的分析中，数据的预处理往往会占用大量的时间和资源。假设要对一个包含大量噪声和缺失值的数据集进行预处理。以下哪种方法最能提高预处理的效率和效果？（）A.并行预处理B.自动化预处理工具C.基于机器学习的预处理D.以上方法结合使用29、在大数据的特征工程中，特征选择和特征提取是重要的步骤。假设我们有一个包含大量特征的数据集，需要进行特征处理以提高模型性能。以下关于特征选择和特征提取的区别，哪一项是正确的？（）A.特征选择是从原始特征中选择一部分重要的特征；特征提取是通过变换生成新的特征B.特征提取是从原始特征中选择一部分重要的特征；特征选择是通过变换生成新的特征C.特征选择和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征选择和特征提取在大数据处理中不常用，对模型性能影响不大30、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二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Java编写一个程序，处理一个包含超市销售数据的大型数据集。找出销售额最高的5个品类，并计算它们的总销售额。2、（本题5分）使用Python的Hadoop框架，对一个包含城市公交路线客流量数据的大数据集进行分析。找出客流量最大的10条公交路线，并计算这些路线的平均客流量。3、（本题5分）利用Kafka，构建一个分布式的监控数据采集和分析系统，对服务器的性能指标（如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O）进行实时监控和预警。4、（本题5分）使用Python的Pandas库，分析一个包含图书馆图书借阅逾期数据的大规模数据集。找出逾期次数最多的10个读者，并计算他们的平均逾期次数。5、（本题5分）给定一个包含电商商品推荐点击数据的数据集，分析推荐算法的效果和改进方向。三、简答题（本大题