大连交通大学《大数据实践》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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大连交通大学《大数据实践》2024-2025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、在大数据项目中，数据质量的监控是持续进行的。如果发现数据质量出现问题，以下哪个是首要的解决步骤？（ ）
A. 分析问题的根源
B. 修复数据
C. 通知相关人员
D. 记录问题

2、在大数据分析项目中，项目管理和团队协作至关重要。以下关于大数据项目管理的特点，哪一项是不准确的？（ ）
A. 大数据项目通常具有较高的技术复杂性和不确定性，需要灵活的项目管理方法
B. 团队成员需要具备跨领域的知识和技能，包括数据分析、技术开发和业务理解
C. 项目的需求变更频繁，需要建立有效的变更管理机制
D. 大数据项目的周期较短，通常能够在短时间内完成并交付成果

3、在大数据的流处理中，Kafka 是一个常用的消息队列系统。假设一个实时监控系统需要将传感器产生的数据快速传输和处理。以下关于 Kafka 的特点，哪一项是不正确的？（ ）
A. 能够处理高吞吐量的消息
B. 保证消息的顺序传递，不会出现乱序
C. 支持消息的持久化存储，防止数据丢失
D. 不适合用于分布式系统中的消息传递

4、在大数据应用中，推荐系统被广泛使用。如果一个推荐系统主要基于用户的历史购买行为进行推荐，这属于哪种推荐方法？（ ）
A. 基于内容的推荐
B. 协同过滤推荐
C. 基于知识的推荐
D. 混合推荐

5、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

6、当处理大数据中的实时流数据时，需要选择合适的技术来确保数据的及时处理和分析。假设有一个金融交易系统，需要实时监控和分析每一笔交易数据，以检测异常交易行为。以下哪种技术最适合处理这种实时流数据的分析任务？（ ）
A. Kafka
B. HBase
C. TensorFlow
D. Sqoop

7、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原因和解决方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 数据分布不均匀是导致数据倾斜的主要原因之一
B. 使用随机分区可以有效解决数据倾斜问题
C. 对倾斜的数据进行单独处理是一种常见的解决方法
D. 调整并行度有时可以缓解数据倾斜带来的影响

8、大数据的处理需要考虑数据的时效性和新鲜度。假设一个金融交易大数据系统，需要实时反映市场的最新动态。以下哪种技术或方法最能保证数据的及时性和准确性？（ ）
A. 实时数据采集和处理
B. 定期数据更新
C. 数据缓存和预加载
D. 以上方法结合使用

9、在大数据的流处理框架中，Flink 相比其他框架具有一些独特的优势。假设我们需要处理实时的数据流，以下关于 Flink 的优势，哪一项是不准确的？（ ）
A. 具有精确的一次处理语义，保证数据的准确性
B. 支持高效的状态管理和容错机制
C. 只适用于小型的流处理任务
D. 提供了丰富的窗口操作和时间处理功能

10、在大数据分析项目中，数据可视化可以帮助用户更好地理解数据。如果要展示数据随时间的变化趋势，以下哪种可视化方式最直观？（ ）
A. 柱状图
B. 折线图
C. 饼图
D. 箱线图

11、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

12、在大数据环境中，数据仓库的架构设计需要考虑多方面因素。如果数据的更新频率较高，以下哪种数据仓库架构更合适？（ ）
A. 离线数据仓库
B. 实时数据仓库
C. 混合数据仓库
D. 以上都不合适

13、大数据在能源领域有广泛的应用，以下关于大数据在能源领域的应用描述中，错误的是（ ）。
A.大数据可以用于能源需求预测和能源管理，提高能源利用效率和节约能源
B.大数据可以用于能源生产的优化和调度，提高能源生产的效率和可靠性
C.大数据可以用于能源市场的分析和预测，提高能源市场的竞争力和稳定性
D.大数据在能源领域的应用只局限于传统能源企业，不能应用于新能源企业

14、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

15、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

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）简述大数据在交通领域的应用。

2、（本题5分）说明大数据在智能电网用户行为分析中的作用。

3、（本题5分）简述大数据在服装行业的市场预测中的应用。

4、（本题5分）解释 Storm 框架在流处理中的作用。

三、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）给定一个包含社交媒体用户发布内容时间数据的数据集，使用时间序列分析方法预测用户的活跃时间段。

2、（本题5分）使用 Hive 对一个大规模的日志数据集进行查询分析，找出在特定时间段内访问量最高的页面以及对应的访问次数。

3、（本题5分）运用 Java 语言和 Presto 分布式查询引擎，对存储在多个数据源（如 Hive、MySQL 等）中的用户行为数据进行联合查询和分析，例如找出用户在不同平台上的行为差异。

4、（本题5分）使用 Spark Streaming ，对一个实时的工业生产数据流水流进行质量监控和异常检测，确保产品质量。

5、（本题5分）使用 Python 的 Pandas 库，分析一个包含在线课程学习数据的大规模数据集。找出学习时长最长的 10 个课程，并计算它们的平均学习时长。

四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）分析某快递公司的包裹投递数据，提高投递准确率和及时性。

2、（本题10分）对一家制造业企业的产品研发投入数据进行分析，提高研发效率。

3、（本题10分）分析某在线旅游平台的旅游目的地推荐数据，提高推荐准确性。

4、（本题10分）探讨大数据技术在安防领域的应用，如人脸识别、视频监控分析，以及隐私保护的挑战。

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