自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁江西生物科技職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、大數(shù)據(jù)中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來識別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來檢測異常D.異常檢測的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況2、在大數(shù)據(jù)存儲中，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個應(yīng)用場景需要快速存儲和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）B.Cassandra（分布式寬列存儲數(shù)據(jù)庫）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫）D.Alloftheabove（以上皆是）3、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)或框架經(jīng)常被使用？（）A.OpenCVB.TensorFlowC.PyTorchD.以上都是4、在大數(shù)據(jù)分析中，分類算法常用于預(yù)測數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法5、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)發(fā)展趨勢的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲可以提高數(shù)據(jù)的存儲容量和可靠性B.云存儲可以提供靈活的存儲服務(wù)和高可用性C.對象存儲適用于存儲大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個小塊，分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計算框架，如MapReduce、Spark等7、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設(shè)一個數(shù)據(jù)庫中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時間進(jìn)行查詢。以下哪種索引類型最適合？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引8、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場景，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時流數(shù)據(jù)，迭代計算和交互式查詢C.Hadoop的計算速度通常比Spark快，尤其對于小數(shù)據(jù)量的計算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率9、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用10、大數(shù)據(jù)的采集來源多種多樣。假設(shè)一個社交媒體平臺想要收集用戶的行為數(shù)據(jù)用于分析用戶興趣和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最全面？（）A.僅收集用戶的發(fā)布內(nèi)容，如帖子和評論B.收集用戶的瀏覽記錄和點(diǎn)贊行為C.同時收集用戶的登錄時間、地理位置和互動行為等多維度數(shù)據(jù)D.隨機(jī)抽取部分用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集11、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個關(guān)于銷售業(yè)績的大數(shù)據(jù)集，需要展示不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷售趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具可能最適合？（）A.TableauB.ExcelC.PowerBID.Alloftheabove（以上皆是）12、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，需要考慮計算資源的分配和優(yōu)化。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心有有限的計算節(jié)點(diǎn)，同時有多個大數(shù)據(jù)任務(wù)需要運(yùn)行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計算資源給每個任務(wù)，確保公平性B.根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級分配資源，優(yōu)先保障重要任務(wù)C.按照任務(wù)的預(yù)計執(zhí)行時間分配資源，先處理短時間能完成的任務(wù)D.隨機(jī)分配資源，讓任務(wù)自行競爭13、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)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14、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量，提高分析的復(fù)雜性15、假設(shè)要對大量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如行為識別，以下哪種技術(shù)或框架可能會被使用？（）A.計算機(jī)視覺技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)框架C.視頻處理庫D.以上都是16、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價值，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化物流路徑規(guī)劃，降低運(yùn)輸成本B.有助于實(shí)現(xiàn)庫存的精準(zhǔn)管理和預(yù)測C.大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，自動化程度較低D.能夠?qū)崟r跟蹤貨物運(yùn)輸狀態(tài)，提高物流服務(wù)的透明度17、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù)時，例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù)，需要特殊的處理方法。假設(shè)要分析一個地區(qū)多年的氣溫變化趨勢。以下哪種技術(shù)最適合處理這種時空數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.空間索引B.時間序列分析C.地理信息系統(tǒng)（GIS）D.以上技術(shù)結(jié)合使用18、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種應(yīng)用。假設(shè)一個在線視頻平臺需要為用戶推薦個性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹19、當(dāng)處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，以下哪種技術(shù)或框架通常被用于圖的存儲和分析？（）A.Neo4j圖數(shù)據(jù)庫B.HBase列式數(shù)據(jù)庫C.MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫D.MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫20、對于一個需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的精準(zhǔn)推薦原理。2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在信用評估中的應(yīng)用。3、（本題5分）列舉常見的大數(shù)據(jù)可視化工具。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲社區(qū)活躍度數(shù)據(jù)，促進(jìn)玩家交流。2、（本題5分）研究某在線課程平臺的課程完成率數(shù)據(jù)，找出影響因素，提高學(xué)習(xí)效果。3、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在建筑行業(yè)的應(yīng)用，如項(xiàng)目管理、能耗分析，以及建筑信息模型（BIM）與大數(shù)據(jù)的融合。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)如何推動制造業(yè)的智能化發(fā)展，包括生產(chǎn)流程優(yōu)化、質(zhì)量控制等方面。5、（本題5分）對一家制造業(yè)企業(yè)的原材料采購周期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，保障生產(chǎn)供應(yīng)。四、編程題（本大題共2個小題，