池州学院《大数据分析与应用》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，分布式存储系统具有高可靠性和高扩展性。以下关于分布式存储系统的描述，不正确的是（）A.数据被分散存储在多个节点上，提高了数据的安全性B.节点之间通过网络进行通信和数据同步C.当某个节点出现故障时，系统能够自动恢复数据，不会造成数据丢失D.分布式存储系统的性能不受节点数量的影响2、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3、假设要对大量的文本数据进行情感分类，并且考虑上下文信息，以下哪种深度学习模型可能表现更好？（）A.循环神经网络B.卷积神经网络C.长短时记忆网络D.门控循环单元4、大数据在能源管理方面有诸多应用。以下关于大数据在能源管理中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析能源消耗数据优化能源分配和调度B.有助于预测能源需求，提高能源供应的稳定性C.大数据在能源管理中的应用主要集中在传统能源领域，对新能源的作用有限D.能够监测能源设备的运行状态，提前发现故障隐患5、随着大数据技术的发展，数据存储和管理面临着新的挑战。假设有一个不断增长的社交媒体数据仓库，需要存储数十亿条用户发布的帖子、评论和点赞等信息。以下哪种数据存储技术最适合这种大规模、高并发的读写需求，并且能够提供良好的扩展性和性能？（）A.传统的关系型数据库，如MySQLB.分布式文件系统，如HDFSC.NoSQL数据库，如MongoDBD.内存数据库，如Redis6、在大数据分析中，常常需要对数据进行聚类分析。假设有一个包含客户购买行为数据的数据集，需要将客户分为不同的群体，以便进行个性化营销。以下哪种聚类算法在这种情况下可能不太适用？（）A.K-Means聚类B.层次聚类C.密度聚类D.线性回归7、假设要对大量的时间序列数据进行预测，并且数据具有季节性和趋势性，以下哪种方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是8、大数据的处理常常需要处理海量的图像和视频数据。假设要对一个大型视频数据集进行目标检测和跟踪。以下哪种技术最适合这种计算机视觉任务？（）A.传统的图像处理算法B.深度学习中的卷积神经网络C.支持向量机D.决策树9、在大数据存储架构中，混合存储模式逐渐受到关注。以下关于混合存储的描述，哪一项是不正确的？（）A.混合存储结合了传统磁盘存储和新兴的闪存存储的优势B.它可以根据数据的访问频率和重要性，将数据动态地分配到不同的存储介质上C.混合存储能够提高存储系统的性能和成本效益，但管理复杂度较低D.对于经常访问的热数据，可以存储在闪存中，以提高访问速度10、在大数据的分布式计算框架中，MapReduce是一种经典的模型。假设我们有一个大规模的文本数据集，需要统计每个单词出现的次数。以下关于MapReduce实现这个任务的过程，哪一项描述是不准确的？（）A.Map阶段将文本分割为单词，并为每个单词生成键值对B.Reduce阶段对相同单词的键值对进行合并和计数C.整个过程需要手动进行数据分区和任务调度D.MapReduce能够自动处理节点故障和数据倾斜问题11、在处理大规模文本数据时，以下哪种技术常用于提取关键信息和主题？（）A.自然语言处理B.图像识别C.音频处理D.虚拟现实12、在大数据分析中，数据挖掘的目的是发现数据中的潜在模式和关系。以下哪个不是数据挖掘的主要任务？（）A.数据分类B.数据加密C.数据聚类D.关联规则发现13、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14、在大数据的数据库选择中，NoSQL数据库因其灵活的数据模型而受到关注。假设一个应用需要存储大量的非结构化数据，并且对数据的读写性能要求较高。以下哪种NoSQL数据库最适合？（）A.文档数据库B.键值数据库C.列族数据库D.图数据库15、大数据的处理往往需要消耗大量的计算资源。假设要对一个包含数十亿条记录的大数据集进行复杂的机器学习模型训练。以下哪种方式最能有效地降低计算成本，同时保证模型的训练效果？（）A.使用云计算平台B.优化算法和模型结构C.采用分布式并行计算D.减少数据量16、对于一个需要处理大规模社交网络数据的系统，以下哪种算法能够发现社区结构和社团划分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是17、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18、在大数据分析项目中，数据可视化工具的选择至关重要。以下关于选择数据可视化工具的考虑因素，哪一项不太准确？（）A.数据量的大小B.所需的可视化类型和复杂度C.工具的学习成本和使用难度D.工具的价格，越贵越好19、在大数据存储中，列式存储和行式存储各有优缺点。如果主要进行频繁的列查询操作，以下哪种存储方式更合适？（）A.列式存储B.行式存储C.两者效果相同D.取决于数据量的大小20、大数据中的情感分析用于判断文本中的情感倾向。以下关于情感分析的应用场景和方法，哪项描述不准确？（）A.情感分析可应用于社交媒体监测、客户反馈分析和产品评价等领域B.基于词典的方法通过查找预定义的情感词来判断情感倾向C.机器学习方法，如朴素贝叶斯和支持向量机，也可用于情感分析D.情感分析只能处理简单的正面、负面和中性情感，无法识别更复杂的情感21、在进行大数据可视化时，需要考虑很多因素。以下关于大数据可视化的描述，哪一个是不准确的？（）A.可视化可以帮助用户更直观地理解复杂的大数据B.选择合适的图表类型对于有效地展示数据非常重要C.大数据可视化只需要关注数据的展示效果，无需考虑用户交互D.可视化设计应该根据数据的特点和分析目的进行定制22、在大数据存储中，为了支持海量小文件的存储和访问，以下哪种文件系统通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是23、在大数据分析中，常常需要对数据进行降维处理。假设有一个高维的数据集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪种降维方法在处理这种数据时较为有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.线性判别分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）24、在大数据安全领域，访问控制是重要的防护手段。假设一个企业的大数据平台包含敏感的商业数据。以下哪种访问控制模型最适合？（）A.自主访问控制（DAC），用户自主决定数据访问权限B.强制访问控制（MAC），基于系统的安全策略进行严格限制C.基于角色的访问控制（RBAC），根据用户角色分配权限D.以上三种模型结合使用，实现多层次的访问控制25、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26、在大数据时代，数据血缘关系的追踪变得重要。假设我们有一个数据分析流程，以下关于数据血缘关系的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据血缘关系可以帮助理解数据的来源和流向B.数据血缘关系能够快速定位数据处理过程中的错误C.数据血缘关系只存在于数据仓库中，在其他数据存储系统中不存在D.数据血缘关系有助于评估数据变更对整个系统的影响27、大数据分析方法包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等，以下关于大数据分析方法的描述中，错误的是（）。A.描述性分析用于描述数据的特征和分布B.预测性分析用于预测未来的趋势和事件C.规范性分析用于制定最优的决策和行动方案D.大数据分析方法只适用于大规模数据的分析，不适用于小规模数据的分析28、大数据中的图计算在社交网络分析、物流路径规划等领域有广泛应用。以下关于图计算模型和算法的描述，哪一个是不准确的？（）A.常见的图计算模型包括有向图、无向图和加权图等B.广度优先搜索和深度优先搜索是图遍历的基本算法C.最短路径算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解图中的最优路径问题D.图计算算法的效率与图的规模无关，只取决于算法的复杂度29、在大数据分析中，假设要对一个高维数据集进行可视化，以下哪种技术可以帮助降低维度并展示数据的分布？（）A.多维缩放B.自组织映射C.独立成分分析D.以上都是30、在大数据环境下，数据仓库和数据集市的构建至关重要。以下关于数据仓库和数据集市的比较，哪一项是不正确的？（）A.数据仓库通常涵盖整个企业的所有数据，而数据集市侧重于特定的业务部门或主题B.数据仓库的数据粒度较粗，数据集市的数据粒度较细C.数据集市的建设成本通常低于数据仓库D.数据仓库和数据集市的数据来源相同，没有区别二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用SparkSQL，对一个包含学生成绩的大数据集进行分析，计算每个班级每门课程的平均分、最高分和最低分，并生成相应的报表。2、（本题5分）使用SparkSQL，对一个包含用户行为日志的数据集进行分析，找出用户在不同页面的停留时间和跳转路径。3、（本题5分）使用Python语言和TensorFlow框架，构建一个深度学习模型，对大量的语音数据进行识别和分类，例如区分不同人的声音。4、（本题5分）利用Flink的SideOutput功能，在一个实时数据处理任务中，将满足特定条件的数据输出到不同的流中进行进一步处理。5、（本题5分）有一个包含网络流量数据的文件，使用SQL语句和相关数据库操作，找出在特定时间段内流量