武汉城市学院《大数据分析与应用Ⅱ》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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武汉城市学院《大数据分析与应用Ⅱ》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
得分

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、在大数据处理框架中，Hadoop 是一个广泛使用的开源框架。以下关于 Hadoop 的描述，不正确的是（ ）
A. Hadoop 由 HDFS 和 MapReduce 两个核心组件构成
B. MapReduce 编程模型适合处理大规模的离线数据
C. Hadoop 集群中的节点分为主节点和从节点，主节点负责数据存储，从节点负责计算任务
D. Hadoop 具有良好的扩展性，可以轻松应对数据量的增长

2、当处理海量的社交媒体数据时，情感分析是一个常见的任务。假设我们有大量的微博文本数据，需要判断每条微博所表达的情感是积极、消极还是中性。以下哪种方法常用于社交媒体的情感分析？（ ）
A. 基于词典的方法，根据预定义的情感词库进行判断
B. 基于机器学习的方法，使用分类算法进行训练和预测
C. 基于深度学习的方法，如使用卷积神经网络进行情感分类
D. 以上方法都经常被使用，具体取决于数据特点和任务需求

3、当对大数据进行数据清洗和预处理时，为了处理缺失值，以下哪种方法较为常见？（ ）
A. 删除包含缺失值的记录
B. 用平均值填充缺失值
C. 用中位数填充缺失值
D. 基于模型预测缺失值

4、在大数据处理中，数据可视化的工具和技术有很多种，以下关于数据可视化工具和技术的描述中，错误的是（ ）。
A.数据可视化工具可以提供多种图表和图形，如柱状图、折线图、饼图等
B.数据可视化工具可以支持实时数据可视化和动态数据可视化
C.数据可视化工具只适用于数据分析师和专业人员，不适用于普通用户
D.数据可视化工具需要具备良好的用户界面和交互性

5、一家互联网公司拥有大量的用户访问日志数据，包括用户的 IP 地址、访问时间、访问页面等。为了保护用户隐私，在进行数据分析时需要对这些敏感信息进行脱敏处理。以下哪种方法不属于常见的脱敏技术？（ ）
A. 数据加密
B. 数据匿名化
C. 数据删除
D. 数据压缩

6、在利用大数据进行客户细分时，以下哪种方法可以自动确定细分的类别数量？（ ）
A. K-Means 聚类
B. 层次聚类
C. 密度聚类
D. 以上都不行

7、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）

8、在大数据项目实施过程中，数据血缘关系的追踪非常重要。假设一个数据分析报告依赖多个数据源和处理步骤。以下关于数据血缘的描述，正确的是：（ ）
A. 数据血缘能够清晰展示数据的来源和处理过程，便于问题追溯和数据质量评估
B. 数据血缘只在数据出现错误时有用，正常情况下无需关注
C. 建立数据血缘关系会增加系统的复杂性，应尽量避免
D. 数据血缘关系难以追踪和维护，对数据分析没有实际帮助

9、在大数据处理中，为了提高数据处理的并行度和效率，以下哪种数据分区策略通常被采用？（ ）
A. 哈希分区 B. 范围分区 C. 列表分区 D. 随机分区

10、在大数据处理框架中，Spark 因其高效的性能而备受青睐。假设我们要处理一个大规模的数据集，需要进行复杂的迭代计算。以下关于 Spark 的优势，哪一项是不准确的？（ ）
A. 支持内存计算，大大提高了计算速度
B. 提供了丰富的 API ，便于进行数据处理和分析
C. 只适用于批处理任务，对于流处理任务支持不足
D. 具有良好的容错机制，能够自动处理节点故障

11、在大数据应用中，地理信息系统（GIS）与大数据的结合越来越紧密。以下关于 GIS 与大数据结合的优势，哪一项描述不准确？（ ）
A. 能够处理大规模的地理空间数据
B. 可以进行更精确的地理空间分析
C. 有助于发现地理空间数据中的隐藏模式
D. 会降低地理信息系统的运行效率

12、大数据治理是确保大数据有效利用和管理的重要环节。关于大数据治理的框架和流程，以下描述不正确的是：（ ）
A. 大数据治理包括制定策略、建立组织架构、明确数据标准和流程等方面
B. 数据治理流程通常涵盖数据的规划、获取、存储、使用和销毁等阶段
C. 大数据治理只需关注技术层面，无需考虑组织文化和人员因素
D. 建立数据质量评估机制和数据治理的监督机制是大数据治理的重要组成部分

13、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

14、在大数据分析中，数据清洗是一个关键的步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在一些缺失值和错误数据。以下关于数据清洗方法的选择，正确的是：（ ）
A. 对于缺失值，直接删除包含缺失值的记录，以保证数据的完整性
B. 对于错误数据，通过手动检查和修正来确保数据的准确性
C. 利用统计方法填充缺失值，并使用机器学习算法检测和纠正错误数据
D. 忽略所有的缺失值和错误数据，直接进行后续的分析

15、在大数据环境下，数据质量问题可能导致错误的分析结果。假设一个数据集存在大量噪声数据。以下哪种方法可以减少噪声的影响？（ ）
A. 直接删除含有噪声的数据点
B. 采用平滑技术对噪声数据进行处理
C. 忽略噪声数据，只关注主要的数据趋势
D. 增加更多的数据来稀释噪声的影响

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）大数据如何促进文化遗产保护和传承？

2、（本题5分）在大数据环境下，如何进行数据的价值评估？

3、（本题5分）列举大数据在物流运输路径优化中的应用。

4、（本题5分）解释异常检测在大数据中的重要性。

三、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）利用 Flink 的异步 I/O 功能，在实时数据处理任务中与外部数据库进行高效交互，获取补充数据。

2、（本题5分）使用 Java 语言和 HBase 数据库，实现一个程序来存储和查询大量的气象数据。数据包括时间、地点、温度、湿度等字段，要求能够快速插入和检索数据。

3、（本题5分）使用 Hive 对一个大规模的用户消费行为数据集进行用户画像构建，包括消费偏好、消费能力等方面的特征。

4、（本题5分）使用 Python 的 Spark 框架，对一个包含在线游戏充值数据的大型数据集进行分析。找出充值金额最大的 5 个玩家，并计算他们的平均充值金额。

5、（本题5分）有一个包含物流运输数据的文件，使用 Python 中的数据处理库，计算不同运输方式的平均运输时间和成本。

四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）研究某电商平台的商品评论热度数据，挖掘热门商品。

2、（本题10分）探讨大数据在水利行业的应用，如水资源管理、水灾预警，以及水利数据的可视化分析。

3、（本题10分）探讨大数据在皮革行业的应用，如原材料采购、产品款式设计，以及环保数据的监测。

4、（本题10分）分析大数据在医疗行业中的应用，包括疾病预测、医疗影像分析等方面，并探讨其面临的挑战和解决方案。

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