长春科技学院《大型数据库应用》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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长春科技学院《大型数据库应用》
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30个小题，每小题1分，共30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、在大数据分析中异常检测是一项重要任务。以下关于基于统计的异常检测方法和基于机器学习的异常检测方法的比较，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于统计的方法通常假设数据服从某种分布，基于机器学习的方法不需要
B. 基于机器学习的方法能够处理高维度数据，基于统计的方法在高维数据上表现不佳
C. 基于统计的方法计算复杂度较低，基于机器学习的方法计算复杂度较高
D. 基于机器学习的方法检测结果的解释性通常比基于统计的方法好

2、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

3、在大数据存储方面，NoSQL 数据库与传统的关系型数据库相比，具有一些独特的优势。以下哪项不是 NoSQL 数据库的主要特点？（ ）
A. 支持复杂的关联查询
B. 灵活的数据模型
C. 良好的可扩展性
D. 高并发读写性能

4、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

5、在大数据项目中，数据预处理通常包括数据清洗、转换和集成等步骤。如果数据来自多个不同的数据源，且数据格式不一致，首先需要进行的操作是？（ ）
A. 数据清洗
B. 数据转换
C. 数据集成
D. 数据采样

6、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

7、数据挖掘在大数据应用中发挥着重要作用。以下关于数据挖掘的描述，哪一项是错误的？（
A. 数据挖掘可以从大量数据中发现隐藏的模式和关系
B. 数据挖掘通常需要使用复杂的数学和统计方法
C. 数据挖掘的结果总是能够直接应用于实际业务，无需进一步验证
D. 数据挖掘过程包括数据准备、模型构建和模型评估等阶段

8、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

9、在大数据的数据库优化中，索引的使用可以提高查询性能。假设一个数据库中有大量的交易记录，经常需要根据交易时间进行查询。以下哪种索引类型最适合？（ ）
A. B 树索引
B. 哈希索引
C. 位图索引
D. 全文索引

10、大数据中的数据血缘追踪可以帮助理解数据的来龙去脉。以下关于数据血缘追踪工具和技术，哪项说法不准确？（ ）
A. 一些商业的大数据管理平台提供了内置的数据血缘追踪功能
B. 可以通过自定义脚本和数据库元数据来实现数据血缘的追踪
C. 数据血缘追踪技术能够自动发现和记录数据处理过程中的所有变化
D. 数据血缘追踪只适用于关系型数据库，对非关系型数据库不适用

11、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

12、在大数据分析中，为了挖掘数据中的潜在模式和趋势，以下哪种方法经常被使用？（ ）
A. 关联分析 B. 序列模式挖掘 C. 时间序列分析 D. 以上都是

13、在大数据处理中，为了处理数据倾斜问题，以下哪种方法经常被采用？（ ）
A. 数据分区 B. 增加并行度 C. 数据采样 D. 数据预处理

14、大数据存储系统通常需要具备可扩展性、高性能和高可靠性等特点。以下哪种存储技术在处理大规模数据时具有较好的可扩展性？（ ）
A. 关系型数据库，如 MySQL
B. 分布式文件系统，如 HDFS
C. 传统的集中式存储架构
D. 本地磁盘存储

15、在大数据处理中，数据去重是一项常见任务。假设我们有一个包含大量重复数据的数据集，以下哪种去重方法效率可能较低？（ ）
A. 使用哈希表进行去重
B. 对数据进行排序后去重
C. 逐个比较数据元素进行去重
D. 利用数据库的去重功能

16、某电商平台拥有庞大的用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、评价记录等。为了更好地了解用户的兴趣和行为模式，从而进行精准的商品推荐，需要对这些数据进行深入的分析。在这个过程中，以下哪项技术不是必需的？（ ）
A. 数据清洗和预处理
B. 关联规则挖掘
C. 分布式文件系统
D. 传统的关系型数据库管理系统

17、在处理大数据时，NoSQL 数据库因其灵活性和可扩展性而受到关注。对于 NoSQL 数据库的特点，以下说法错误的是：（ ）
A. NoSQL 数据库通常不支持严格的事务处理，更注重数据的高并发读写和分布式存储
B. NoSQL 数据库的数据模式灵活，可随时更改，无需事先定义严格的表结构
C. NoSQL 数据库适用于结构化数据的存储和管理，对于复杂关系的处理能力较强
D. NoSQL 数据库包括键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库等多种类型

18、在大数据处理中，数据清洗是一个重要的环节。假设我们有一个包含大量用户购买记录的数据集，其中存在部分数据缺失、错误或重复。以下哪种方法不太适合用于处理数据缺失的情况？（ ）
A. 使用均值或中位数填充缺失值
B. 根据其他相关字段的值通过算法推测缺失值
C. 直接删除包含缺失值的数据行
D. 不做任何处理，保留缺失值

19、在大数据处理中，为了处理大规模的图像数据，以下哪种技术或框架经常被使用？（ ）
A. OpenCV
B. TensorFlow
C. PyTorch
D. 以上都是

20、在大数据存储中，分布式数据库系统具有很多优点。假设一个应用需要处理高并发的读写请求，并且数据量巨大。以下哪种分布式数据库系统可能是合适的选择？（ ）
A. MySQL Cluster
B. TiDB
C. CockroachDB
D. All of the above （以上皆是）

21、假设一个大数据项目需要对海量的文本数据进行情感分析，以下哪种技术或工具最有可能被用于此任务？（ ）
A. 机器学习算法
B. 数据挖掘工具
C. 数据清洗软件
D. 传统的统计分析方法

22、当处理大规模的文本数据时，常常需要进行词干提取和词形还原操作。假设我们有一个文本数据集，包含了各种不同形式的单词。以下关于词干提取和词形还原的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 词干提取和词形还原的结果总是相同的，只是方法略有不同
B. 词干提取只是简单地去除单词的后缀，可能会得到不是完整单词的结果；词形还原会根据单词的语法规则得到其基本形式
C. 词形还原比词干提取更复杂，所以在处理大数据时通常只使用词干提取
D. 对于大数据处理，词干提取和词形还原都不是必要的操作

23、假设一个社交媒体平台拥有数十亿用户，每天产生海量的文本数据，包括帖子、评论、私信等。为了对这些文本数据进行情感分析，判断用户的态度是积极、消极还是中性，以下哪种方法通常不是首选？（ ）
A. 基于词典的方法
B. 机器学习中的支持向量机算法
C. 深度学习中的卷积神经网络
D. 人工逐一阅读和判断

24、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

25、大数据的分析结果需要以有效的方式呈现给决策者。假设一个大数据分析项目得出了关于市场竞争态势的结论。以下哪种报告形式最能帮助决策者快速理解和做出决策？（ ）
A. 详细的技术报告
B. 简洁的摘要报告
C. 交互式的可视化仪表盘
D. 以上形式结合使用

26、大数据在金融科技领域的创新应用不断涌现，以下关于大数据在金融科技中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过分析市场数据进行量化投资决策
B. 有助于构建更准确的信用评估模型
C. 大数据在金融科技中的应用完全取代了传统的金融分析方法
D. 能够提升金融风险防控能力

27、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

28、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确
B. 协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息
C. 协同过滤容易受到数据稀疏性的影响
D. 协同过滤只适用于小型数据集

29、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

30、在大数据分析中，数据挖掘是一种重要的技术手段。假设有一个电商网站的销售数据，需要挖掘出哪些商品经常被一起购买，从而进行商品推荐。以下哪种数据挖掘算法适用于这种关联分析？（ ）
A. Apriori 算法
B. KNN （K-Nearest Neighbor）算法
C. C4.5 算法
D. SVM （Support Vector Machine）算法

二、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）基于 HBase ，设计并实现一个存储和查询海量电商交易流水数据的系统，支持复杂的交易查询和统计分析。

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）基于 Storm ，实现一个实时的空气质量监测数据处理程序，当空气质量指标超过标准时，及时发出预警通知。

4、（本题5分）用 Python 结合 HBase 数据库，实现一个程序来存储和查询大量的物流快递单号跟踪数据，包括快递单号、当前位置、预计到达时间等，并能够根据快递单号进行实时查询和更新。

5、（本题5分）用 Scala 编写一个程序，处理来自传感器网络的海量实时数据。实现对数据的过滤，只保留温度超过 50 度的记录，并计算这些记录的平均值。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）什么是元数据，在大数据中的作用是什么？

2、（本题5分）大数据对沙漠化治理的帮助是什么？

3、（本题5分）在大数据中，如何处理数据的时效性？

4、（本题5分）简述工业 4.0 与大数据的关系。

5、（本题5分）简述大数据在人力资源招聘中的应用。

四、综合分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）根据某电商平台的用户评价数据，挖掘用户需求和痛点，改进产品和服务。

2、（本题10分）综合研究大数据在高尔夫球场中的应用，如球场草坪维护、会员打球数据统计，以及赛事组织的优化。

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