皖江工学院《大数据应用开发实训》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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皖江工学院《大数据应用开发实训》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

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、在大数据存储系统中，为了提高数据的访问速度，通常会使用缓存技术。以下关于缓存策略的描述，正确的是？（ ）
A. 最近最少使用（LRU）策略总是最优的
B. 先进先出（FIFO）策略适用于数据访问模式稳定的情况
C. 随机替换策略在所有情况下性能最差
D. 缓存策略的选择取决于数据的访问模式

2、在大数据的背景下，数据血缘关系的追踪变得重要。假设一个数据分析项目涉及多个数据转换和处理步骤，需要清楚地了解数据的来源和流向。以下哪种方法最能有效地追踪数据的血缘关系？（ ）
A. 使用数据治理工具
B. 手动记录数据的转换过程
C. 基于元数据的追踪
D. 以上方法结合使用

3、在大数据处理中，数据挖掘是一个重要的技术，以下关于数据挖掘的描述中，错误的是（ ）。
A.数据挖掘用于从大量数据中发现潜在的模式和知识
B.数据挖掘可以使用多种算法，如分类、聚类、关联分析等
C.数据挖掘只适用于特定的行业和领域，不能广泛应用
D.数据挖掘需要结合具体的业务需求和数据特点进行应用

4、随着物联网设备的普及，产生了大量的实时数据。在处理物联网数据时，以下哪个因素对于保证数据的准确性和可靠性最为关键？（ ）
A. 数据采集频率
B. 数据传输协议
C. 设备的硬件性能
D. 数据的预处理

5、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

6、在大数据隐私保护中，差分隐私是一种常用的技术。以下关于差分隐私的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 差分隐私通过添加噪声来保护数据隐私
B. 差分隐私能够保证在数据查询结果中不泄露个体的敏感信息
C. 差分隐私的保护程度与添加的噪声量成正比
D. 差分隐私适用于各种类型的数据和查询操作

7、在大数据的特征工程中，除了手动选择和提取特征，还可以使用自动特征工程的方法。假设我们有一个复杂的数据集，以下哪种自动特征工程的技术可能适用？（ ）
A. 自动编码器
B. 遗传算法
C. 随机森林
D. 以上技术都可能用于自动特征工程

8、在大数据治理中，数据标准的制定至关重要。假设一个跨国企业在不同地区有多个分支机构，数据格式和定义存在差异。以下关于数据标准制定的描述，正确的是：（ ）
A. 为每个地区制定独立的数据标准，以适应本地需求
B. 建立统一的数据标准，强制所有分支机构遵循
C. 参考行业最佳实践，结合企业自身特点制定灵活的数据标准
D. 数据标准无需严格执行，可根据实际情况灵活调整

9、在大数据存储中，为了提高数据的读取性能，以下哪种缓存策略通常被使用？（ ）
A. 页面缓存 B. 行缓存 C. 块缓存 D. 以上都是

10、随着大数据技术的发展，数据仓库和数据集市的概念也在不断演进。假设一个企业拥有多个业务部门，每个部门都有自己特定的数据需求和分析视角。在这种情况下，以下关于数据仓库和数据集市的描述，哪一项是正确的？（ ）
A. 数据仓库包含企业级的综合数据，数据集市是数据仓库的子集，针对特定部门或主题
B. 数据集市包含企业级的综合数据，数据仓库是数据集市的子集，针对特定部门或主题
C. 数据仓库和数据集市是相互独立的，没有包含关系
D. 数据仓库和数据集市是相同的概念，只是名称不同

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、在大数据环境下，数据隐私保护的法律法规不断完善。以下关于相关法律法规的描述，不准确的是（ ）
A. 明确了数据主体的权利和数据控制者的义务
B. 对数据跨境传输进行了严格的限制和监管
C. 法律法规能够完全杜绝数据隐私泄露事件的发生
D. 企业需要遵守法律法规，建立健全的数据隐私保护制度

13、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

14、大数据在工业制造领域有广泛的应用，以下关于大数据在工业制造中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以实现生产过程的智能化监控和优化
B. 有助于提高产品质量和生产效率
C. 大数据在工业制造中的应用只适用于大型企业，对中小企业帮助不大
D. 能够预测设备故障，降低维护成本

15、在大数据分析中，数据可视化能够帮助我们更好地理解数据。如果要展示不同地区的销售额占比情况，以下哪种可视化图表最合适？（ ）
A. 折线图
B. 饼图
C. 柱状图
D. 雷达图

16、在大数据分析中，常常需要对时间序列数据进行预测。假设有一个股票价格的时间序列数据，以下哪种预测方法可能效果较好？（ ）
A. ARIMA 模型
B. 决策树
C. 朴素贝叶斯
D. 支持向量机

17、在处理大规模图像数据时，常常需要进行特征提取和分类。假设有一个包含数百万张图片的数据集，需要快速准确地识别图片中的物体。以下哪种技术或算法在图像大数据处理中应用广泛？（ ）
A. 决策树
B. 随机森林
C. 深度学习中的卷积神经网络
D. 朴素贝叶斯

18、在大数据项目的规划阶段，需要明确项目的目标和需求。假设一个金融机构计划开展大数据项目以降低风险。以下哪个步骤是首先要进行的？（ ）
A. 确定所需的数据类型和来源
B. 评估现有技术架构是否支持大数据处理
C. 分析潜在的风险场景和业务需求
D. 制定项目的预算和时间表

19、在大数据处理中，数据质量问题会影响数据分析的结果，以下关于数据质量问题的描述中，错误的是（ ）。
A.数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性等方面
B.数据质量问题可以通过数据清洗和数据验证等方法进行解决
C.数据质量问题只存在于原始数据中，经过处理后的数据不会存在质量问题
D.数据质量问题需要建立完善的数据质量管理体系进行管理

20、当对大数据进行预处理，去除噪声和异常值时，以下哪种方法经常被使用？（ ）
A. 数据归一化 B. 主成分分析 C. 异常检测算法 D. 数据标准化

21、在大数据分析中，为了发现数据中的频繁项集，以下哪种算法经常被使用？（ ）
A. Apriori 算法
B. FP-Growth 算法
C. Eclat 算法
D. 以上都是

22、在大数据处理框架中，Hadoop 生态系统被广泛应用。关于 Hadoop 的核心组件，以下说法正确的是：（ ）
A. Hadoop 由 HDFS（分布式文件系统）和 MapReduce（分布式计算框架）组成，其中 HDFS 负责数据存储，MapReduce 负责数据计算
B. Hadoop 仅包括 HDFS，用于大规模数据的分布式存储
C. Hadoop 中的 MapReduce 可以单独使用，无需依赖 HDFS
D. Hadoop 还包括 HBase（分布式数据库），但 HBase 不能与 HDFS 和 MapReduce 协同工作

23、在大数据环境中，数据集成涉及多个数据源的整合。以下关于数据集成过程中可能遇到的问题，哪一项描述不准确？（ ）
A. 数据源的数据格式不一致
B. 不同数据源的数据语义存在差异
C. 数据集成会导致数据量大幅减少
D. 数据的重复和冲突

24、在交通领域，大数据的应用日益广泛。以下关于大数据在交通领域应用的描述，不正确的是（ ）
A. 可以通过分析交通流量数据优化信号灯控制，缓解交通拥堵
B. 能够实时监测车辆的运行状态，提高交通安全水平
C. 可以用于规划城市的交通基础设施，如道路和停车场的建设
D. 大数据在交通领域的应用主要集中在城市交通，对长途运输的作用有限

25、在大数据分析中，关联规则挖掘是一种常见的方法。假设有一个超市的销售数据集，包含了顾客购买的商品信息。如果我们发现购买牛奶的顾客中有 70%也购买了面包，这被称为（ ）
A. 强关联规则
B. 弱关联规则
C. 无关联规则
D. 随机关联规则

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）简述大数据在智慧城市建设中的关键作用。

2、（本题5分）列举大数据在残疾人就业帮扶中的应用。

3、（本题5分）什么是数据生命周期管理，在大数据中的重要性如何？

4、（本题5分）列举大数据在汽车行业的研发和生产中的应用。

三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）综合研究大数据在矿业中的应用，如矿产资源评估、开采过程优化，以及地质数据的处理和分析。

2、（本题5分）对一家制造业企业的产品质量检测数据进行分析，改进生产工艺。

3、（本题5分）探讨大数据在烟草行业的应用，如市场需求分析、品牌发展策略，以及行业监管中的数据支持。

4、（本题5分）探讨大数据在餐饮行业的应用，如菜品推荐、食材采购优化，以及餐厅经营的数据分析。

5、（本题5分）探讨大数据在饲料行业的应用，如饲料配方优化、动物生长数据监测，以及饲料市场的需求变化分析。

四、编程题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）使用 Spark SQL ，对一个包含销售订单数据的数据集进行分析，找出销售额最高的月份和地区，并计算每个地区的销售增长率。

2、（本题10分）用 Python 语言和 Spark MLlib 机器学习库，构建一个聚类模型，对大量的客户进行细分。每个细分群体具有相似的消费特征和行为模式。

3、（本题10分）利用 Spark 框架，读取一个包含在线旅游平台用户行程规划数据的文件，分析用户的旅游偏好和热门目的地。

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