湖南铁路科技职业技术学院《大数据技术基础》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号

…………………………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………………………

湖南铁路科技职业技术学院《大数据技术基础》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在大数据时代，数据分析师的角色变得越来越重要。以下关于数据分析师职责的描述，不准确的是（ ）
A. 负责设计和实施数据分析项目，解决业务问题
B. 仅需要掌握数据分析工具和技术，无需了解业务背景
C. 能够将分析结果以清晰易懂的方式呈现给决策者
D. 不断探索新的数据分析方法和技术，提升分析能力

2、在大数据分析中，常常需要处理缺失值。假设有一个数据集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪种处理缺失值的方法可能会引入较大的偏差？（ ）
A. 用平均值填充
B. 用中位数填充
C. 用众数填充
D. 直接删除包含缺失值的记录

3、大数据的处理常常需要处理非结构化数据，例如文本、图像、音频等。假设要对大量的文本评论进行情感分析。以下哪种技术最适合这种非结构化数据的处理任务？（ ）
A. 自然语言处理
B. 计算机视觉
C. 语音识别
D. 以上技术都不适合

4、在大数据的异常检测中，基于密度的方法能够发现不同形状和大小的异常点。假设我们有一个二维的数据空间，以下哪种基于密度的异常检测算法比较常用？（ ）
A. LOF （Local Outlier Factor） 算法
B. KNN （K-Nearest Neighbors） 算法
C. Isolation Forest 算法
D. One-Class SVM 算法

5、在大数据分析中，数据清洗是一个关键步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录。以下哪种方法在处理缺失值时最为常用且有效？（ ）
A. 直接删除包含缺失值的记录
B. 用平均值或中位数填充缺失值
C. 根据其他相关字段的值来推测缺失值
D. 对缺失值不做任何处理，直接进行分析

6、大数据技术在智能交通系统中发挥着重要作用。假设一个城市的交通管理部门想要利用大数据优化交通信号灯控制。以下哪种数据来源对实现这一目标最有帮助？（ ）
A. 车辆的GPS定位数据
B. 道路摄像头拍摄的图像数据
C. 公交卡的刷卡记录
D. 以上数据结合使用，综合分析交通状况

7、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设我们有一个电商网站的交易数据集，需要检测异常的交易行为。以下哪种方法常用于异常检测？（ ）
A. 基于规则的检测，设定固定的阈值判断异常
B. 聚类分析，将异常交易与正常交易聚类分开
C. 关联规则挖掘，发现异常的交易关联模式
D. 以上方法都可以，根据数据特点选择合适的

8、在处理大数据中的时间序列数据时，以下哪种模型常用于预测未来值？（ ）
A. 决策树
B. 神经网络
C. ARIMA 模型
D. 关联规则模型

9、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

10、在大数据处理中，流处理和批处理是两种常见的方式。当需要实时处理不断生成的数据流，例如实时监控系统中的数据，应该选择哪种处理方式？（ ）
A. 流处理
B. 批处理
C. 先进行批处理，再进行流处理
D. 以上都不对

11、在大数据时代，数据驱动决策成为一种趋势，以下关于数据驱动决策的描述中，错误的是（ ）。
A.数据驱动决策可以提高决策的准确性和科学性
B.数据驱动决策需要建立完善的数据采集和分析体系
C.数据驱动决策只适用于企业管理，不适用于政府决策和社会治理
D.数据驱动决策需要培养数据分析师和数据科学家等专业人才

12、在大数据存储中，NoSQL 数据库具有一些独特的优势。以下关于 NoSQL 数据库的描述，哪一个是不准确的？（ ）
A. NoSQL 数据库通常具有良好的扩展性，能够轻松应对数据量的增长
B. NoSQL 数据库支持复杂的关系查询，性能优于传统关系型数据库
C. NoSQL 数据库的数据模型灵活多样，适用于不同类型的数据存储需求
D. NoSQL 数据库在处理大规模非结构化和半结构化数据时表现出色

13、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

14、在大数据处理框架中，Flink 被广泛应用于流处理场景。以下关于 Flink 的特点，哪一项是错误的？（ ）
A. 支持精确一次的语义保证
B. 具有低延迟的处理能力
C. 对批处理的支持不如流处理
D. 能够实现状态管理和容错恢复

15、在大数据存储中，为了支持大规模键值对数据的存储和查询，以下哪种数据库通常被使用？（ ）
A. Redis
B. Memcached
C. Cassandra
D. 以上都是

16、在大数据处理框架中，Storm 常用于实时流处理。以下关于 Storm 的特点，哪一项是错误的？（ ）
A. 支持分布式部署
B. 具有高容错性
C. 处理数据的延迟较低
D. 不适合处理复杂的逻辑

17、在大数据环境下，为了优化数据查询性能，以下哪种索引结构通常被用于大规模数据？（ ）
A. B 树索引 B. 位图索引 C. 哈希索引 D. 全文索引

18、在选择大数据存储方案时，需要考虑诸多因素。假设一个企业需要存储大量的半结构化数据，并且要求能够快速查询和更新数据，以下哪种存储方案可能不太合适？（ ）
A. HBase
B. MongoDB
C. MySQL
D. Cassandra

19、在大数据存储中，分布式存储系统的节点之间通常通过网络进行通信。以下哪种网络拓扑结构在数据传输效率和可靠性方面表现较好？（ ）
A. 星型拓扑
B. 环形拓扑
C. 总线拓扑
D. 树形拓扑

20、在大数据时代，数据仓库和数据集市的概念仍然重要。假设一个企业需要为不同部门提供数据分析支持。以下关于数据仓库和数据集市的选择，正确的是：（ ）
A. 建立一个大型的数据仓库，所有部门共享使用
B. 为每个部门分别建立数据集市，满足个性化需求
C. 先建立数据仓库，再根据部门需求从仓库中抽取数据建立数据集市
D. 数据仓库和数据集市都不适合大数据环境，应采用新的技术架构

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）大数据如何优化垃圾处理与回收？

2、（本题5分）解释大数据如何支持游戏内容创作。

3、（本题5分）什么是数据世系，与数据血缘和沿袭的关系是什么？

三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）研究某社交媒体平台的用户兴趣转移数据，调整内容策略。

2、（本题5分）综合研究大数据在按摩行业的应用，如按摩技师水平评估、客户需求匹配，以及按摩店的服务优化。

3、（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。

4、（本题5分）分析某电商平台的商品物流跟踪数据，提升物流服务体验。

5、（本题5分）探讨大数据在黄金行业的应用，如黄金价格预测、市场风险评估，以及黄金饰品的消费者偏好分析。

四、编程题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）使用 Python 的 PyTorch 库，对一个大规模的语音情感识别数据集进行模型训练，实现语音情感的准确判断。

2、（本题10分）运用 Java 结合 Redis 缓存数据库，开发一个程序来缓存电商平台的热门商品推荐信息，以提高推荐系统的响应速度，同时要支持实时更新推荐内容。

第6页，共6页