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頁開封職業學院《大數據技術原理和應用》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在大數據處理中，數據可視化的設計非常重要，以下關于數據可視化設計的描述中，錯誤的是（）。A.數據可視化設計需要考慮用戶的需求和認知能力B.數據可視化設計可以使用多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數據可視化設計只需要注重美觀性，不需要考慮數據的準確性和可讀性D.數據可視化設計需要不斷地進行優化和改進2、大數據的處理往往涉及到多個階段的工作流。假設一個大數據處理項目包括數據采集、清洗、分析和可視化等階段。以下哪種工作流管理工具最能有效地協調和監控這些階段的執行？（）A.ApacheAirflowB.ApacheOozieC.LuigiD.以上工具都可以3、大數據對傳統的數據分析方法產生了深遠影響。假設我們要分析一個公司的銷售數據，以下關于大數據分析與傳統分析方法的比較，正確的是：（）A.傳統分析方法更注重樣本數據，大數據分析則基于全體數據B.大數據分析的結果更準確，傳統分析方法已無價值C.傳統分析方法的計算速度比大數據分析快D.大數據分析只能處理結構化數據，傳統分析方法則能處理各種類型數據4、在進行大數據分析時，常常需要對數據進行特征工程。假設一個圖像識別的大數據項目，需要從大量的圖像數據中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數據？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學習自動提取特征D.基于人工標注的特征提取5、在進行大數據可視化時，需要考慮多種因素。假設我們要展示一個城市在一年中每天的氣溫變化情況，以下哪種可視化方式不太合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖6、在大數據的數據分析中，數據探索性分析（EDA）是重要的第一步。假設我們有一個新的數據集，以下哪個不是EDA的主要目的？（）A.了解數據的分布和特征B.發現數據中的異常值C.直接建立數據的預測模型D.確定數據的質量和缺失值情況7、在大數據可視化中，為了展示數據的分布和概率密度，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.概率密度圖B.核密度估計圖C.累積分布函數圖D.以上都是8、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9、在選擇大數據處理框架時，需要考慮多個因素。以下哪一項不是選擇框架時應考慮的關鍵因素？（）A.數據規模B.計算復雜度C.開發成本D.框架的流行程度10、在大數據處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應用。假設一個企業需要處理大量的歷史數據，并進行復雜的數據分析和機器學習任務。以下關于Hadoop和Spark的特點和適用場景，哪一項是錯誤的？（）A.Hadoop適合處理大規模的靜態數據，批處理任務B.Spark適合處理實時流數據，迭代計算和交互式查詢C.Hadoop的計算速度通常比Spark快，尤其對于小數據量的計算D.Spark可以在內存中進行計算，提高了數據處理的效率11、對于一個大型電商平臺，要根據用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦，以下哪種技術是關鍵？（）A.數據可視化B.自然語言處理C.推薦系統D.數據清洗12、當對大數據進行數據融合時，為了整合來自多個數據源的數據，以下哪種技術通常被采用？（）A.數據清洗B.數據轉換C.數據集成D.以上都是13、在大數據可視化中，為了展示數據的分布情況，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都是14、在大數據環境中，為了實現數據的高效存儲和檢索，以下哪種數據結構經常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表15、大數據在人力資源管理中的應用可以提高管理效率，以下關于大數據在人力資源中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析員工數據進行人才選拔和招聘B.有助于制定個性化的員工培訓和發展計劃C.大數據在人力資源管理中的應用會導致員工個人隱私泄露的風險增加D.能夠優化員工的工作安排和團隊組合二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋Storm框架在流處理中的作用。2、（本題5分）說明大數據在商業領域的應用場景。3、（本題5分）簡述數據集成在大數據中的挑戰和解決方法。4、（本題5分）說明大數據法律法規的重要性。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）給定一個包含社交媒體用戶關注和取消關注數據的數據集，分析用戶關系的穩定性和變化規律。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含在線教育課程學習數據的文件，分析不同課程的完成率和學生的學習進度。3、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構建一個深度學習模型，對大量的文本數據進行情感分類，例如判斷評論是正面還是負面。4、（本題5分）運用Java語言和Hive數據倉庫，編寫一個查詢語句，對一個包含數十億行銷售數據的表進行分析。要求計算不同產品在不同地區的銷售額和利潤，并找出最暢銷的產品和地區。5、（本題5分）使用Hive對一個大規模的用戶消費行為數據集進行用戶畫像構建，包括消費偏好、消費能力等方面的特征。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）探討大數據在劇院中的應用，如演出票務銷售分析、觀