站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁朔州師范高等專科學校《大數據分析與內存計算實驗》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、大數據存儲技術有很多種，以下關于大數據存儲技術的描述中，錯誤的是（）。A.HDFS是一種分布式文件系統，適用于存儲大規模數據B.NoSQL數據庫是一種非關系型數據庫，適用于存儲非結構化數據C.NewSQL數據庫是一種新型的關系型數據庫，適用于存儲大規模結構化數據D.大數據存儲技術只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能2、在大數據環境下，數據隱私保護至關重要。以下哪種技術或方法常用于保護數據隱私？（）A.數據加密B.數據匿名化C.訪問控制D.以上都是3、在大數據分析中，異常檢測是一項重要任務。如果數據分布呈現明顯的正態分布，以下哪種方法常用于檢測異常值？（）A.基于距離的方法B.基于密度的方法C.3σ原則D.以上都不是4、在大數據分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設要對大量的客戶數據進行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關于聚類分析的說法，哪一個是不準確的？（）A.聚類分析可以幫助發現潛在的客戶細分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數量C.不同的聚類算法可能會產生不同的聚類結果D.聚類分析的結果可以為市場營銷策略提供參考5、大數據安全風險有很多種，以下關于大數據安全風險的描述中，錯誤的是（）。A.大數據安全風險包括數據泄露、數據篡改、數據丟失等B.大數據安全風險需要采用多種安全技術進行防范C.大數據安全風險只存在于數據存儲和傳輸過程中，不存在于數據處理過程中D.大數據安全風險需要建立完善的安全管理體系和應急預案進行應對6、假設要對一個包含數十億條記錄的數據集進行快速排序，以下哪種算法在大數據環境下可能表現更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序7、對于一個包含大量地理位置信息的大數據集，要進行空間查詢和分析，以下哪種數據庫或技術更適合？（）A.空間數據庫B.文檔數據庫C.關系數據庫D.內存數據庫8、在處理大規模數據的聚類問題時，以下哪種聚類算法對噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感9、在大數據處理中，數據壓縮是一種常用的技術，以下關于數據壓縮的描述中，錯誤的是（）。A.數據壓縮可以減少數據的存儲空間和傳輸帶寬B.數據壓縮可以提高數據的存儲和傳輸效率C.數據壓縮只適用于文本數據，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數據D.數據壓縮需要根據數據的特點和應用場景選擇合適的壓縮算法10、在大數據處理框架中，Hadoop是一個廣泛使用的開源框架。以下關于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件構成B.MapReduce編程模型適合處理大規模的離線數據C.Hadoop集群中的節點分為主節點和從節點，主節點負責數據存儲，從節點負責計算任務D.Hadoop具有良好的擴展性，可以輕松應對數據量的增長11、在大數據處理中，常常需要對數據進行預處理和特征工程。假設有一個包含大量文本數據的數據集，需要將文本轉換為數值特征以便進行機器學習模型的訓練。以下哪種方法常用于文本數據的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析12、在大數據分析中，數據清洗是一個關鍵的步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在一些缺失值和錯誤數據。以下關于數據清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數據的完整性B.對于錯誤數據，通過手動檢查和修正來確保數據的準確性C.利用統計方法填充缺失值，并使用機器學習算法檢測和糾正錯誤數據D.忽略所有的缺失值和錯誤數據，直接進行后續的分析13、在大數據時代，數據可視化的創新不斷涌現。以下關于新興的數據可視化形式，哪一項是不正確的？（）A.虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術可以提供沉浸式的數據可視化體驗B.動態可視化能夠實時反映數據的變化，增強用戶對數據的理解C.故事性可視化通過講述一個數據相關的故事來傳達信息，更具吸引力D.新興的數據可視化形式只是為了追求視覺效果，對數據分析的幫助不大14、大數據在物流領域有廣泛的應用，以下關于大數據在物流領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數據可以用于物流路徑規劃和優化，提高物流效率和降低成本B.大數據可以用于物流需求預測和庫存管理，提高供應鏈的協同性和穩定性C.大數據可以用于物流企業的風險管理和決策支持，提高企業的競爭力D.大數據在物流領域的應用只局限于傳統物流企業，不能應用于新興的物流科技企業15、在處理大規模數據時，分布式計算框架發揮著重要作用。以下關于Hadoop生態系統中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數據的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內存中緩存數據，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤16、在大數據分析中，為了發現數據中的頻繁項集，以下哪種算法經常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是17、在大數據的特征工程中，除了手動選擇和提取特征，還可以使用自動特征工程的方法。假設我們有一個復雜的數據集，以下哪種自動特征工程的技術可能適用？（）A.自動編碼器B.遺傳算法C.隨機森林D.以上技術都可能用于自動特征工程18、在大數據的采樣技術中，分層采樣常用于保持數據的分布特征。假設我們有一個包含不同年齡段人群的數據集，需要進行采樣。以下關于分層采樣的說法，哪一項是正確的？（）A.按照年齡段進行隨機采樣，保證每個年齡段都有樣本被抽取B.對每個年齡段分別進行全采樣C.只對人數較多的年齡段進行采樣D.隨機選擇一部分樣本，不考慮年齡段的分布19、在構建大數據處理架構時，需要考慮計算資源的分配和管理。以下哪種技術可以實現資源的動態分配和優化？（）A.虛擬化技術B.容器技術C.云計算平臺D.以上都是20、在大數據分析中，特征工程是重要的一步。以下關于特征選擇和特征提取的描述，哪一項是錯誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價值的特征，特征提取是通過某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數據維度，特征提取可以提高數據的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在大數據中，如何進行數據的去重處理？2、（本題5分）解釋大數據如何識別高價值客戶。3、（本題5分）說明大數據可視化的目的和原則。4、（本題5分）什么是數據血緣的安全管理，包括哪些措施？5、（本題5分）解釋大數據分析的主要流程。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討大數據在煙草行業的應用，如市場需求分析、品牌發展策略，以及行業監管中的數據支持。2、（本題5分）對一家零售企業的節日促銷數據進行分析，總結經驗教訓。3、（本題5分）分析某電商平臺的商品圖片質量數據，提升商品展示效果。4、（本題5分）分析某社交平臺的用戶舉報數據，加強平臺管理。5、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲服務器負載數據，優化服務器配置。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的Pandas庫，分析一個包含醫院患者