山东轻工职业学院《大数据与商务智能》2023-2024学年第二学期期末试卷.doc

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山东轻工职业学院
《大数据与商务智能》2023-2024学年第二学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、在处理大规模的大数据集时，常常需要对数据进行清洗和预处理。假设一个包含了用户购物行为的数据集，其中存在大量缺失值、重复数据和异常值。以下哪种数据清洗方法最适合处理这种情况，同时能够最大程度地保留有用信息并提高数据质量？（ ）
A. 直接删除包含缺失值、重复数据和异常值的记录
B. 通过统计方法填充缺失值，去除重复数据，并使用聚类算法识别和处理异常值
C. 对缺失值进行随机填充，保留重复数据，忽略异常值
D. 不进行任何处理，直接使用原始数据进行分析

2、在大数据环境下，数据血缘关系的追踪非常重要。以下关于数据血缘关系的描述，不正确的是（ ）
A. 数据血缘关系能够清晰展示数据的来源和流向
B. 有助于理解数据的产生过程和变化情况
C. 数据血缘关系只在数据仓库中存在，其他数据存储系统中不存在
D. 对于数据质量的评估和问题追溯具有重要意义

3、在大数据的存储中，数据分区是一种常见的策略。假设一个电商交易大数据集，按照交易时间进行分区存储。以下哪种分区方式最能提高数据查询的效率，特别是针对特定时间段的交易查询？（ ）
A. 按年分区
B. 按月分区
C. 按日分区
D. 按小时分区

4、在大数据分析中，为了评估模型的性能和准确性，以下哪种指标通常被使用？（ ）
A. 准确率 B. 召回率 C. F1 值 D. 以上都是

5、在大数据的缓存策略中，LRU （最近最少使用）是一种常见的算法。假设一个系统需要频繁访问大量的数据，使用 LRU 缓存策略。以下关于 LRU 缓存的特点，哪一项是不正确的？（ ）
A. 能够自动淘汰最近最少使用的数据
B. 对于访问模式变化较大的数据效果较好
C. 实现相对简单，但可能会导致某些重要数据被误淘汰
D. 可以有效地利用有限的缓存空间

6、在大数据分析中，为了挖掘数据中的潜在模式和趋势，以下哪种方法经常被使用？（ ）
A. 关联分析 B. 序列模式挖掘 C. 时间序列分析 D. 以上都是

7、在大数据存储中，为了提高数据的可靠性和容错性，常常采用冗余存储。假设有一个数据块，系统设置了多个副本，当其中一个副本损坏时，以下哪种恢复方式最快速？（ ）
A. 从其他副本中直接复制
B. 重新计算损坏的数据
C. 等待副本自动修复
D. 以上方式恢复速度相同

8、在大数据环境下，数据治理变得越来越重要。假设一个企业拥有多个业务系统，数据分散在不同的数据库和文件中，缺乏统一的管理和规范。以下哪项不是数据治理的主要目标？（ ）
A. 确保数据的准确性和完整性
B. 提高数据的访问速度
C. 保障数据的安全性和合规性
D. 促进数据的共享和流通

9、在处理大数据时，资源管理和调度是关键问题。假设有一个大数据集群，包含多个计算节点和存储节点，需要高效地分配资源给不同的任务。以下哪种资源管理框架常用于大数据集群？（ ）
A. YARN （Yet Another Resource Negotiator）
B. Mesos
C. Kubernetes
D. All of the above （以上皆是）

10、在构建大数据处理系统时，需要考虑计算资源的分配和优化。假设一个数据中心有有限的计算节点，同时有多个大数据任务需要运行。以下哪种资源分配策略最合理？（ ）
A. 平均分配计算资源给每个任务，确保公平性
B. 根据任务的优先级分配资源，优先保障重要任务
C. 按照任务的预计执行时间分配资源，先处理短时间能完成的任务
D. 随机分配资源，让任务自行竞争

11、在处理大规模数据时，分布式计算框架发挥着重要作用。以下关于 Hadoop 生态系统中的 MapReduce 框架和 Spark 框架的比较，哪一项是错误的？（ ）
A. MapReduce 处理数据的速度通常比 Spark 慢
B. Spark 比 MapReduce 更适合进行迭代计算
C. MapReduce 的容错性比 Spark 更强
D. Spark 能够在内存中缓存数据，而 MapReduce 通常需要频繁读写磁盘

12、在大数据隐私保护中，同态加密是一种有潜力的技术。以下关于同态加密的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 同态加密允许在密文上进行特定的计算操作
B. 同态加密能够在不解密的情况下获得计算结果
C. 同态加密的计算效率通常很高
D. 同态加密可以用于保护数据在计算过程中的隐私

13、在大数据分析中，数据可视化是非常重要的一环。假设有一个关于城市交通流量的大数据集，需要以直观的方式展示不同区域、不同时间段的交通拥堵情况。以下哪种可视化方式可能最有效？（ ）
A. 折线图
B. 柱状图
C. 热力图
D. 饼图

14、大数据分析方法包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等，以下关于大数据分析方法的描述中，错误的是（ ）。
A.描述性分析用于描述数据的特征和分布
B.预测性分析用于预测未来的趋势和事件
C.规范性分析用于制定最优的决策和行动方案
D.大数据分析方法只适用于大规模数据的分析，不适用于小规模数据的分析

15、对于一个需要处理大规模图数据的社交网络分析系统，以下哪种算法能够发现关键节点和影响力传播路径？（ ）
A. PageRank 算法
B. 最短路径算法
C. 最小生成树算法
D. 以上都是

16、在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。以下关于数据倾斜的描述，哪一个是不准确的？（ ）
A. 数据倾斜可能导致某些任务的处理时间过长
B. 可以通过数据预处理和优化算法来解决数据倾斜问题
C. 数据倾斜只会出现在分布式计算环境中
D. 合理的分区策略有助于缓解数据倾斜

17、在大数据的并行计算中，数据分区是一个关键步骤。假设我们有一个大规模的数据集需要在多个节点上并行处理，以下哪种数据分区策略最能保证负载均衡？（ ）
A. 随机分区
B. 哈希分区
C. 范围分区
D. 以上策略在不同情况下都可能实现负载均衡，取决于数据分布

18、大数据存储技术有很多种，以下关于大数据存储技术的描述中，错误的是（ ）。
A.HDFS 是一种分布式文件系统，适用于存储大规模数据
B.NoSQL 数据库是一种非关系型数据库，适用于存储非结构化数据
C.NewSQL 数据库是一种新型的关系型数据库，适用于存储大规模结构化数据
D.大数据存储技术只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能

19、在大数据可视化中，为了展示数据的层次结构，以下哪种图表类型较为合适？（ ）
A. 树形图 B. 旭日图 C. 矩形树图 D. 以上都是

20、在进行大数据项目时，需要进行数据治理。以下关于数据治理的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 数据治理包括制定数据策略、数据标准和数据管理流程
B. 数据治理可以确保数据的质量、一致性和可用性
C. 数据治理是一次性的工作，完成后无需再关注
D. 数据治理需要跨部门的协作和沟通

21、大数据的应用不仅局限于企业，也在科研领域发挥着重要作用。假设一个天文学研究项目，需要分析大量的天体观测数据。以下哪种大数据技术最能帮助天文学家发现新的天体现象和规律？（ ）
A. 分布式存储和计算
B. 数据可视化
C. 机器学习算法
D. 以上技术结合使用

22、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

23、在大数据处理中，分布式计算框架需要考虑数据的分区和分布策略。假设一个数据集按照用户ID进行分区。以下关于分区策略的描述，正确的是：（ ）
A. 分区数量越多越好，能够提高并行处理能力
B. 分区应均匀分布，避免某些分区数据量过大
C. 分区可以随意设置，对计算性能没有影响
D. 按照用户ID的首字母进行分区，方便管理

24、假设要对一个大型数据集进行分类，并且数据具有多个类别，以下哪种机器学习算法可能更适合？（ ）
A. 朴素贝叶斯 B. K 近邻 C. 多层感知机 D. 支持向量机

25、在大数据环境中，为了实现数据的隐私保护，以下哪种加密技术较为常用？（ ）
A. 对称加密 B. 非对称加密 C. 同态加密 D. 哈希加密

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）简述大数据在气象灾害应急管理中的价值。

2、（本题5分）解释关联规则挖掘的概念和应用。

3、（本题5分）说明大数据在房地产行业的应用。

4、（本题5分）简述数据仓库与大数据存储的区别。

三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析大数据在化妆品行业的应用，如产品配方优化、市场定位，以及消费者肌肤数据的利用。

2、（本题5分）综合研究大数据在礼仪行业的应用，如礼仪服务需求分析、礼仪培训效果评估，以及礼仪市场的竞争态势。

3、（本题5分）分析大数据在木材行业的应用，如木材材质分析、木材市场价格预测，以及森林资源的可持续管理。

4、（本题5分）综合研究大数据如何助力城市管理实现智能化，包括智能交通、环境监测等方面。

5、（本题5分）综合研究大数据在物流行业的应用，如仓储优化、配送路径规划，以及如何应对物流数据的动态性。

四、编程题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）运用 Spark 的 GraphX ，对一个交通网络数据集进行路径规划和流量分析，优化交通路线。

2、（本题10分）利用 Kafka ，构建一个分布式的智能客服系统，将用户的咨询问题实时分发到合适的客服人员，并对回复进行记录和分析。

3、（本题10分）利用 Java 语言和 Elasticsearch 搜索引擎，构建一个程序来索引和搜索大量的房产信息数据，要求能够根据房价、面积、地理位置等条件进行筛选查询，并能够提供相似房源推荐。

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