山西卫生健康职业学院《大数据应用技术基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《大数据应用技术基础》2023-2024学年第二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、在大数据时代，数据仓库和数据集市的概念仍然重要。假设一个企业需要为不同部门提供数据分析支持。以下关于数据仓库和数据集市的选择，正确的是：（）A.建立一个大型的数据仓库，所有部门共享使用B.为每个部门分别建立数据集市，满足个性化需求C.先建立数据仓库，再根据部门需求从仓库中抽取数据建立数据集市D.数据仓库和数据集市都不适合大数据环境，应采用新的技术架构2、在大数据存储系统中，为了提高数据的访问速度，通常会使用缓存技术。以下关于缓存策略的描述，正确的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略总是最优的B.先进先出（FIFO）策略适用于数据访问模式稳定的情况C.随机替换策略在所有情况下性能最差D.缓存策略的选择取决于数据的访问模式3、在大数据环境下，数据仓库和数据集市有不同的应用场景。如果一个企业需要为不同部门提供定制化的数据服务，更适合采用哪种技术？（）A.数据仓库B.数据集市C.两者都可以，效果相同D.两者都不适用4、对于大规模的图像数据，在进行大数据处理时，以下哪种技术可以用于提取图像的特征？（）A.卷积神经网络B.决策树C.关联规则挖掘D.聚类分析5、在处理大规模数据的关联分析时，Apriori算法是一种经典的算法。以下关于Apriori算法的描述，错误的是？（）A.它通过逐层搜索的方式发现频繁项集B.它需要多次扫描数据集，计算效率较低C.它只能发现布尔型的关联规则D.它可以自动确定关联规则的置信度阈值6、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7、在大数据分析中，异常检测是一项重要任务。以下关于基于统计的异常检测方法和基于机器学习的异常检测方法的比较，哪一项是不正确的？（）A.基于统计的方法通常假设数据服从某种分布，基于机器学习的方法不需要B.基于机器学习的方法能够处理高维度数据，基于统计的方法在高维数据上表现不佳C.基于统计的方法计算复杂度较低，基于机器学习的方法计算复杂度较高D.基于机器学习的方法检测结果的解释性通常比基于统计的方法好8、大数据的分析常常需要处理高维度的数据。假设一个数据集包含了数百个特征，这给分析带来了很大的挑战。以下哪种方法最能有效地降低数据的维度，同时保留重要的信息？（）A.特征选择B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以9、在大数据存储方面，分布式文件系统被广泛应用。假设一个公司有海量的图像数据需要存储和访问，考虑使用Hadoop的HDFS作为存储解决方案。以下关于HDFS的特点，哪一项是不正确的？（）A.适合存储大规模数据，具有高容错性B.数据存储在多个节点上，提高了数据的可靠性C.可以支持随机读写操作，具有很高的读写性能D.采用主从架构，NameNode负责管理文件系统的元数据10、数据清洗是大数据处理中的重要环节，其目的是去除噪声和纠正数据中的错误。以下关于数据清洗的描述，不准确的是（）A.重复数据删除可以去除数据集中的重复记录B.缺失值处理通常采用删除含有缺失值的记录或者填充缺失值的方法C.异常值检测可以通过统计方法或者机器学习算法来实现D.数据清洗只需要在数据采集阶段进行一次，后续无需再次处理11、当处理大规模的文本数据时，常常需要进行词干提取和词形还原操作。假设我们有一个文本数据集，包含了各种不同形式的单词。以下关于词干提取和词形还原的说法，哪一项是正确的？（）A.词干提取和词形还原的结果总是相同的，只是方法略有不同B.词干提取只是简单地去除单词的后缀，可能会得到不是完整单词的结果；词形还原会根据单词的语法规则得到其基本形式C.词形还原比词干提取更复杂，所以在处理大数据时通常只使用词干提取D.对于大数据处理，词干提取和词形还原都不是必要的操作12、当处理来自多个不同数据源的异构数据时，为了实现数据的集成和统一管理，以下哪种方法通常是首选？（）A.建立数据仓库B.使用ETL工具C.开发定制的数据接口D.直接将数据合并到一个数据库中13、在构建大数据处理系统时，需要考虑计算资源的分配和优化。假设一个数据中心有有限的计算节点，同时有多个大数据任务需要运行。以下哪种资源分配策略最合理？（）A.平均分配计算资源给每个任务，确保公平性B.根据任务的优先级分配资源，优先保障重要任务C.按照任务的预计执行时间分配资源，先处理短时间能完成的任务D.随机分配资源，让任务自行竞争14、在大数据分析中，数据挖掘是一种重要的技术手段。假设有一个电商网站的销售数据，需要挖掘出哪些商品经常被一起购买，从而进行商品推荐。以下哪种数据挖掘算法适用于这种关联分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法15、在大数据的数据压缩方面，有多种压缩算法可供选择。假设我们有一个大规模的数值型数据集，需要进行高效的压缩。以下哪种压缩算法可能最适合？（）A.GZIP压缩算法B.LZ77压缩算法C.游程编码压缩算法D.霍夫曼编码压缩算法二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述大数据在交通领域的应用。2、（本题5分）简述数据挖掘在大数据中的作用。3、（本题5分）简述大数据在气象预测中的应用。4、（本题5分）在大数据中，如何进行数据的元建模？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的Spark框架，对一个包含用户购物行为数据的大型数据集进行分析。找出购买频率最高的前10种商品，并计算它们的总销售额。2、（本题5分）用Python编写一个程序，使用Hadoop生态系统中的SparkSQL对大规模的用户消费行为数据进行分析，找出用户的消费偏好和消费习惯。3、（本题5分）利用Python语言和Dask库，编写一个程序对一个大型的图像数据集进行目标检测。找出图像中的特定物体或人物。4、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，对存储在Hadoop中的电商用户购物车数据进行多维分析，例如按商品类别和用户年龄分析购物车中的商品偏好。5、（本题5分）使用Python语言和Flume数据采集工具，采集物联网设备的传感器数据，如温度、湿度、光照强度等，并将其存储到HDFS中，然后使用MapReduce进行分析，找出环境参数的异常值。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本