桂林山水职业学院《大数据和云计算》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页桂林山水职业学院《大数据和云计算》

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20个小题，每小题2分，共40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、在大数据处理中，数据预处理是一个重要的环节，以下关于数据预处理的描述中，错误的是（）。A.数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换等步骤B.数据预处理可以提高数据的质量和可用性C.数据预处理只需要对数据进行简单的处理，不需要考虑数据的业务含义D.数据预处理需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理2、在大数据项目中，数据迁移是一项重要任务。以下关于数据迁移的叙述，错误的是（）A.需要制定详细的迁移计划，包括迁移的时间、步骤和风险应对措施B.数据迁移过程中要确保数据的完整性和一致性C.可以直接将数据从源系统复制到目标系统，无需进行数据转换D.数据迁移完成后需要进行测试和验证，确保数据的可用性3、假设要对大量的文本数据进行关键词提取和主题建模，以下哪种自然语言处理技术最为关键？（）A.词法分析B.句法分析C.主题模型D.情感分析4、在处理大规模图像数据时，常常需要进行特征提取和分类。假设有一个包含数百万张图片的数据集，需要快速准确地识别图片中的物体。以下哪种技术或算法在图像大数据处理中应用广泛？（）A.决策树B.随机森林C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯5、在大数据存储系统中，以下哪种存储架构能够提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存储B.集中式存储C.网络附加存储（NAS）D.存储区域网络（SAN）6、在大数据存储和处理中，分布式系统的一致性模型起着重要作用。以下关于一致性模型的描述，哪一项是错误的？（）A.强一致性要求所有节点在任何时刻看到的数据都是完全一致的B.弱一致性允许在一定时间内数据在不同节点上存在差异，但最终会达到一致C.最终一致性是指经过一段时间的同步后，数据能够达到一致状态D.一致性模型对系统性能没有影响，因此在设计系统时可以随意选择7、在处理大数据时，资源管理和调度是关键问题。假设有一个大数据集群，包含多个计算节点和存储节点，需要高效地分配资源给不同的任务。以下哪种资源管理框架常用于大数据集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）8、对于一个需要处理大规模时空数据的物流大数据系统，以下哪种技术能够提供有效的轨迹分析和预测？（）A.轨迹挖掘算法B.时空数据库C.机器学习模型D.以上都是9、大数据中的异常检测用于发现数据中的异常模式或离群点。以下关于异常检测方法的描述，哪一个是不准确的？（）A.基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常B.基于距离的方法根据数据点之间的距离来识别离群点C.基于密度的方法通过计算数据点的局部密度来检测异常D.异常检测的结果总是明确和准确的，不存在误判的情况10、大数据安全防护措施有很多种，以下关于大数据安全防护措施的描述中，错误的是（）。A.大数据安全防护措施包括数据加密、访问控制、数据备份等B.大数据安全防护措施需要根据数据的敏感程度和价值进行分级保护C.大数据安全防护措施只需要关注数据存储和传输的安全，不需要关注数据处理的安全D.大数据安全防护措施需要建立完善的安全管理体系和应急预案11、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12、在构建大数据系统时，需要考虑数据的一致性和可靠性。假设一个电商平台的大数据系统，在处理订单数据时，需要确保数据在多个节点之间的一致性和可靠性，以避免数据丢失或错误。以下哪种技术或方法最能有效地实现这一目标？（）A.数据复制和备份B.分布式事务处理C.数据压缩和加密D.数据缓存和预取13、当对大数据进行数据清洗和预处理时，为了处理缺失值，以下哪种方法较为常见？（）A.删除包含缺失值的记录B.用平均值填充缺失值C.用中位数填充缺失值D.基于模型预测缺失值14、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15、在大数据时代，数据可视化变得越来越重要，以下关于数据可视化的描述中，错误的是（）。A.数据可视化可以帮助用户更好地理解数据B.数据可视化可以使用图表、图形等多种形式展示数据C.数据可视化只适用于小规模数据的展示D.数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性16、在大数据项目实施过程中，项目管理至关重要。以下关于大数据项目管理的叙述，错误的是（）A.需要明确项目目标和需求，制定详细的项目计划B.风险管理是大数据项目管理的重要环节，但不是必需的C.项目团队的沟通和协作对于项目的成功实施非常关键D.要对项目的进度、质量和成本进行有效的监控和评估17、在大数据可视化中，为了展示数据的相关性和关系，以下哪种图表类型通常被使用？（）A.相关矩阵图B.和弦图C.桑基图D.以上都是18、大数据的处理需要考虑数据的分布和并行性。假设一个计算任务可以被分解为多个子任务，并在多个节点上并行执行。以下哪种数据分布方式最能提高并行计算的效率？（）A.随机分布B.哈希分布C.范围分布D.复制分布19、在大数据的并行计算中，数据分区是一个关键步骤。假设我们有一个大规模的数据集需要在多个节点上并行处理，以下哪种数据分区策略最能保证负载均衡？（）A.随机分区B.哈希分区C.范围分区D.以上策略在不同情况下都可能实现负载均衡，取决于数据分布20、在大数据分析中，建立数据仓库是常见的做法。以下关于数据仓库的描述，不准确的是（）A.数据仓库存储的是经过整合和清洗的数据B.数据仓库主要用于支持决策分析，而不是事务处理C.数据仓库中的数据是实时更新的，反映最新的业务状态D.数据仓库的设计需要考虑数据的分层和主题域的划分二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）列举大数据在影视制作中的特效处理应用。2、（本题5分）列举大数据在人力资源管理中的应用场景。3、（本题5分）简述大数据在智能客服中的应用。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）根据某电商平台的商品推荐数据，评估推荐算法的效果，提高推荐准确性。4、（本题5分）分析某旅游网站的用户评论数据，了解游客对不同景点和服务的满意度，改进旅游产品。5、（本题5分）综合研究大数据在留学培训行业的应用，如留学国家选择、院校申请成功率预测，以及留学服务的个性化定制。四、