开封职业学院《大数据技术原理和应用》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页开封职业学院《大数据技术原理和应用》

2023-2024学年第二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2、大数据的处理往往涉及到多个阶段的工作流。假设一个大数据处理项目包括数据采集、清洗、分析和可视化等阶段。以下哪种工作流管理工具最能有效地协调和监控这些阶段的执行？（）A.ApacheAirflowB.ApacheOozieC.LuigiD.以上工具都可以3、大数据对传统的数据分析方法产生了深远影响。假设我们要分析一个公司的销售数据，以下关于大数据分析与传统分析方法的比较，正确的是：（）A.传统分析方法更注重样本数据，大数据分析则基于全体数据B.大数据分析的结果更准确，传统分析方法已无价值C.传统分析方法的计算速度比大数据分析快D.大数据分析只能处理结构化数据，传统分析方法则能处理各种类型数据4、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5、在进行大数据可视化时，需要考虑多种因素。假设我们要展示一个城市在一年中每天的气温变化情况，以下哪种可视化方式不太合适？（）A.折线图B.饼图C.柱状图D.箱线图6、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7、在大数据可视化中，为了展示数据的分布和概率密度，以下哪种图表类型通常被使用？（）A.概率密度图B.核密度估计图C.累积分布函数图D.以上都是8、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9、在选择大数据处理框架时，需要考虑多个因素。以下哪一项不是选择框架时应考虑的关键因素？（）A.数据规模B.计算复杂度C.开发成本D.框架的流行程度10、在大数据处理框架中，Hadoop和Spark都有广泛的应用。假设一个企业需要处理大量的历史数据，并进行复杂的数据分析和机器学习任务。以下关于Hadoop和Spark的特点和适用场景，哪一项是错误的？（）A.Hadoop适合处理大规模的静态数据，批处理任务B.Spark适合处理实时流数据，迭代计算和交互式查询C.Hadoop的计算速度通常比Spark快，尤其对于小数据量的计算D.Spark可以在内存中进行计算，提高了数据处理的效率11、对于一个大型电商平台，要根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐，以下哪种技术是关键？（）A.数据可视化B.自然语言处理C.推荐系统D.数据清洗12、当对大数据进行数据融合时，为了整合来自多个数据源的数据，以下哪种技术通常被采用？（）A.数据清洗B.数据转换C.数据集成D.以上都是13、在大数据可视化中，为了展示数据的分布情况，以下哪种图表类型通常被使用？（）A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都是14、在大数据环境中，为了实现数据的高效存储和检索，以下哪种数据结构经常被用于索引？（）A.B+树B.红黑树C.AVL树D.跳表15、大数据在人力资源管理中的应用可以提高管理效率，以下关于大数据在人力资源中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析员工数据进行人才选拔和招聘B.有助于制定个性化的员工培训和发展计划C.大数据在人力资源管理中的应用会导致员工个人隐私泄露的风险增加D.能够优化员工的工作安排和团队组合二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释Storm框架在流处理中的作用。2、（本题5分）说明大数据在商业领域的应用场景。3、（本题5分）简述数据集成在大数据中的挑战和解决方法。4、（本题5分）说明大数据法律法规的重要性。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）给定一个包含社交媒体用户关注和取消关注数据的数据集，分析用户关系的稳定性和变化规律。2、（本题5分）利用Spark框架，读取一个包含在线教育课程学习数据的文件，分析不同课程的完成率和学生的学习进度。3、（本题5分）使用Python语言和TensorFlow框架，构建一个深度学习模型，对大量的文本数据进行情感分类，例如判断评论是正面还是负面。4、（本题5分）运用Java语言和Hive数据仓库，编写一个查询语句，对一个包含数十亿行销售数据的表进行分析。要求计算不同产品在不同地区的销售额和利润，并找出最畅销的产品和地区。5、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户消费行为数据集进行用户画像构建，包括消费偏好、消费能力等方面的特征。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）探讨大数据在剧院中的应用，如演出票务销售分析、观