广西师范大学《大数据分析实验》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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广西师范大学《大数据分析实验》2024-2025学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
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一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、在大数据的数据预处理中，数据标准化是常见的操作。假设我们有一个包含不同量级特征的数据集，需要进行标准化处理。以下关于数据标准化的目的，哪一项是不正确的？（ ）
A. 使不同特征具有相同的量级，便于模型训练
B. 消除特征之间的量纲差异，提高模型的准确性
C. 增加数据的方差，突出数据的差异
D. 使得不同特征对模型的影响具有可比性

2、在进行大数据分析时，数据可视化是一个重要的手段。假设有一个包含不同地区销售数据的数据集，需要以直观的方式展示各地区的销售趋势和对比情况。以下哪种可视化方式最适合？（ ）
A. 饼图
B. 折线图
C. 柱状图
D. 散点图

3、在大数据分析中，聚类分析是一种常用的方法。假设要对大量的客户数据进行聚类，以便更好地了解客户群体的特征。以下关于聚类分析的说法，哪一个是不准确的？（ ）
A. 聚类分析可以帮助发现潜在的客户细分群体
B. 聚类分析需要事先确定聚类的数量
C. 不同的聚类算法可能会产生不同的聚类结果
D. 聚类分析的结果可以为市场营销策略提供参考

4、大数据在农业领域有潜在的应用价值。以下关于大数据在农业中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过分析土壤、气候和作物生长数据优化种植方案
B. 有助于预测农产品的市场价格，指导农民合理安排生产
C. 大数据在农业中的应用受到农村地区网络基础设施落后的限制
D. 由于农业生产的复杂性和不确定性，大数据在农业中的应用前景不乐观

5、在大数据处理中，数据清洗是一个重要的环节，以下关于数据清洗的描述中，错误的是（ ）。
A.数据清洗用于去除数据中的噪声和错误数据
B.数据清洗可以提高数据的质量和可用性
C.数据清洗只需要对数据进行简单的过滤和筛选
D.数据清洗需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理

6、Spark 是一种快速、通用的大数据处理框架，与 Hadoop 相比，具有一些优势。以下关于 Spark 的描述，不准确的是（ ）
A. Spark 的内存计算能力使得数据处理速度比 Hadoop 更快
B. Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python 和 Scala
C. Spark 只能处理离线数据，不支持实时数据处理
D. Spark 提供了丰富的 API，便于进行数据处理和分析

7、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

8、大数据中的数据压缩技术可以减少数据存储空间和传输带宽。以下关于数据压缩算法的比较，哪项说法不准确？（ ）
A. 无损压缩算法能够完全还原原始数据，如 ZIP 压缩
B. 有损压缩算法会丢失部分数据，但在某些情况下可以获得更高的压缩比，如 JPEG 图像压缩
C. 数据压缩算法的选择取决于数据的类型、特点和对数据还原精度的要求
D. 所有的数据压缩算法都适用于大数据处理，无需考虑具体情况

9、大数据在物流领域有重要的应用价值，以下关于大数据在物流中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以优化物流路径规划，降低运输成本
B. 有助于实现库存的精准管理和预测
C. 大数据在物流中的应用主要依赖人工经验，自动化程度较低
D. 能够实时跟踪货物运输状态，提高物流服务的透明度

10、在大数据分析中，常常需要对数据进行降维处理。假设有一个高维的数据集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪种降维方法在处理这种数据时较为有效？（ ）
A. 主成分分析（PCA）
B. 因子分析
C. 线性判别分析（LDA）
D. All of the above （以上皆是）

11、大数据中的异常检测用于发现数据中的异常模式或离群点。以下关于异常检测方法的描述，哪一个是不准确的？（ ）
A. 基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常
B. 基于距离的方法根据数据点之间的距离来识别离群点
C. 基于密度的方法通过计算数据点的局部密度来检测异常
D. 异常检测的结果总是明确和准确的，不存在误判的情况

12、在大数据环境下，数据隐私保护至关重要。以下哪种技术或方法常用于保护数据隐私？（ ）
A. 数据加密
B. 数据匿名化
C. 访问控制
D. 以上都是

13、对于一个不断产生新数据的大数据系统，要保持数据的实时更新和一致性，以下哪种技术或方法是关键？（ ）
A. 增量计算 B. 批量处理 C. 全量计算 D. 数据缓存

14、大数据处理框架众多，如 Hadoop 、 Spark 等。假设我们需要对大规模的实时数据进行快速处理和分析。以下哪种框架更适合？（ ）
A. Hadoop ，因其在批处理方面表现出色
B. Spark ，具有良好的实时处理能力和内存计算优势
C. Flink ，专注于流处理和事件驱动应用
D. Storm ，适用于对延迟要求极高的场景

15、在大数据的应用中，推荐系统是常见的一种。假设一个在线购物平台要为用户提供个性化的商品推荐。以下哪种推荐算法最能准确地捕捉用户的兴趣和偏好？（ ）
A. 基于内容的推荐
B. 协同过滤推荐
C. 基于规则的推荐
D. 混合推荐

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）在大数据环境下，如何进行数据血缘的性能优化？

2、（本题5分）列举大数据在影视制作中的特效处理应用。

3、（本题5分）说明大数据在能源政策制定中的作用。

4、（本题5分）解释大数据如何促进农业产业链整合。

三、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）基于 Hive ，对一个包含电商用户行为数据（如浏览、加购、购买）的表进行分析，找出用户的购买决策路径和影响因素。

2、（本题5分）运用 Spark 的 MLlib 机器学习库，对一个包含客户信用评级数据的数据集进行建模，预测新客户的信用评级。

3、（本题5分）有一个包含物流配送数据的文件，使用 Python 中的数据处理库，优化配送路线以降低配送成本。

4、（本题5分）用 Scala 实现一个程序，处理来自工业控制系统的大量生产数据。找出生产效率最低的 5 条生产线，并计算这些生产线的平均生产效率。

5、（本题5分）使用 Python 的 TensorFlow 库，对一个大规模的文本情感分析数据集进行深度学习模型训练，提高情感分析的准确性。

四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）综合研究大数据在饮料行业的应用，如饮料新品研发、市场份额评估，以及消费者购买行为分析。

2、（本题10分）综合研究大数据在健身房中的应用，如健身器材使用频率分析、会员运动计划制定，以及教练教学效果评估。

3、（本题10分）分析某社交平台的用户关注和取消关注数据，了解用户兴趣变化。

4、（本题10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。

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