裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁四川工業科技學院《大數據開發技術》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在大數據的異常檢測中，基于密度的方法能夠發現不同形狀和大小的異常點。假設我們有一個二維的數據空間，以下哪種基于密度的異常檢測算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法2、大數據在氣象領域有重要的應用。以下關于大數據在氣象中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的氣象數據提高天氣預報的準確性B.有助于研究氣候變化的趨勢和影響C.大數據在氣象領域的應用已經非常成熟，沒有進一步發展的空間D.能夠為災害性天氣的預警和應對提供支持3、大數據分析方法有很多種，以下關于大數據分析方法的描述中，錯誤的是（）。A.關聯分析用于發現數據中不同變量之間的關聯關系B.聚類分析用于將數據分成不同的組或簇C.分類分析用于預測數據屬于哪個類別D.大數據分析只能使用傳統的統計分析方法4、在大數據環境下，數據的備份和恢復策略至關重要。假設一個企業的大數據系統每天都會產生大量的新數據，以下哪種備份策略既能保證數據的安全性又能減少備份時間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機備份5、假設要對大數據進行預測分析，例如預測股票價格走勢，以下哪種機器學習算法可能會表現較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林6、大數據處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設我們需要對大規模的實時數據進行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現出色B.Spark，具有良好的實時處理能力和內存計算優勢C.Flink，專注于流處理和事件驅動應用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景7、大數據技術在市場營銷領域有廣泛的應用。假設一個公司想要通過大數據精準定位目標客戶。以下哪種數據來源對實現這一目標最為關鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費金額B.客戶的社交媒體活動和興趣愛好C.客戶的人口統計信息，如年齡、性別、地域D.以上數據8、在大數據存儲中，列式存儲和行式存儲各有優缺點。如果主要進行頻繁的列查詢操作，以下哪種存儲方式更合適？（）A.列式存儲B.行式存儲C.兩者效果相同D.取決于數據量的大小9、在大數據項目中，數據質量評估至關重要。假設我們有一個電商網站的用戶行為數據集，包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項不是數據質量評估的關鍵指標？（）A.數據的準確性，即數據是否真實反映用戶行為B.數據的一致性，不同來源的數據是否相互匹配C.數據的時效性，數據產生和收集的時間間隔D.數據的美觀性，數據在展示時的視覺效果10、對于一個不斷產生新數據的大數據系統，要保持數據的實時更新和一致性，以下哪種技術或方法是關鍵？（）A.增量計算B.批量處理C.全量計算D.數據緩存11、大數據存儲技術的發展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等，以下關于大數據存儲技術發展趨勢的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲可以提高數據的存儲容量和可靠性B.云存儲可以提供靈活的存儲服務和高可用性C.對象存儲適用于存儲大規模非結構化數據D.大數據存儲技術的發展趨勢只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本12、在處理實時大數據流時，Kafka是一個常用的消息隊列系統。以下關于Kafka的描述，錯誤的是？（）A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點C.Kafka中的消息一旦被消費就會立即刪除D.Kafka支持分區和副本機制13、隨著數據量的不斷增長，大數據技術在各個領域得到了廣泛應用。以下關于大數據特點的描述，不準確的是（）A.數據量巨大，通常以PB甚至EB為單位計量B.數據類型多樣，包括結構化、半結構化和非結構化數據C.數據價值密度高，每一條數據都具有重要的價值D.數據處理速度要求高，需要在短時間內完成數據的分析和處理14、大數據的處理需要高效的索引結構來提高數據的查詢效率。假設一個大規模的商品銷售數據集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結構最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引15、在大數據環境下，數據隱私法規和合規性要求日益嚴格。以下關于數據隱私合規的措施，哪一項是不正確的？（）A.企業需要了解并遵守相關的法律法規，如歐盟的GDPR、中國的網絡安全法等B.對員工進行數據隱私培訓，提高其合規意識和數據處理的規范性C.定期進行數據隱私審計，發現并整改潛在的合規風險D.為了滿足合規要求，應盡量避免收集和使用任何用戶數據二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數據在環境保護中的應用。2、（本題5分）解釋大數據如何進行市場細分和定位。3、（本題5分）大數據對社交媒體分析的作用是什么？4、（本題5分）解釋MapReduce如何處理大規模數據。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用SparkSQL，對一個包含銷售訂單數據的數據集進行分析，找出銷售額最高的月份和地區，并計算每個地區的銷售增長率。2、（本題5分）有一個包含醫療數據的文件，使用Python中的數據處理庫，分析某種疾病的發病率與患者年齡、性別、地域等因素的關系。3、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個包含在線教育平臺課程評價數據的大規模數據集。找出評價最好的10個課程，并計算它們的平均評價分數。4、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含電商平臺商品推薦數據的大型數據集。找出推薦成功率最高的10種商品，并計算它們的平均推薦成功率。5、（本題5分）利用Python的數據分析庫，讀取一個包含電商促銷活動數據的文件，評估不同促銷策略對銷售業績的影響。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）綜合研究大數據在制鞋行業的應用，如鞋底材料選擇、鞋型設計，以及銷售數據的深度挖