山东电力高等专科学校《大数据技术开源架构》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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山东电力高等专科学校
《大数据技术开源架构》2023-2024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、假设要对大数据进行预测分析，例如预测股票价格走势，以下哪种机器学习算法可能会表现较好？（ ）
A. 线性回归 B. 决策树 C. 支持向量机 D. 随机森林

2、当对大数据进行数据融合时，为了整合来自多个数据源的数据，以下哪种技术通常被采用？（ ）
A. 数据清洗 B. 数据转换 C. 数据集成 D. 以上都是

3、在大数据环境下，数据血缘关系的维护至关重要。以下关于数据血缘关系维护的好处，哪一项是不正确的？（ ）
A. 便于数据的溯源和审计
B. 有助于优化数据处理流程
C. 能够提高数据的安全性
D. 方便进行数据质量评估

4、在进行大数据分析时，常常需要对数据进行特征工程。假设一个图像识别的大数据项目，需要从大量的图像数据中提取有意义的特征。以下哪种特征提取方法最适合图像数据？（ ）
A. 基于颜色和形状的特征提取
B. 基于纹理的特征提取
C. 使用深度学习自动提取特征
D. 基于人工标注的特征提取

5、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

6、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设要从一个网络流量数据集中检测出异常的流量模式。以下哪种方法最常用于网络流量的异常检测？（ ）
A. 基于统计的方法
B. 基于机器学习的方法
C. 基于规则的方法
D. 以上方法结合使用

7、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

8、随着大数据技术的应用，数据质量问题日益凸显。以下关于影响数据质量的因素，哪一项不太准确？（ ）
A. 数据采集过程中的错误
B. 数据存储方式的不合理
C. 数据分析算法的复杂性
D. 数据传输过程中的丢失或损坏

9、在大数据的存储和处理中，数据的一致性模型起着重要的作用。假设一个在线订票系统，需要保证多个用户同时订票时数据的一致性。以下哪种一致性模型最适合这种高并发的场景？（ ）
A. 强一致性
B. 弱一致性
C. 最终一致性
D. 以上模型都不适合

10、随着物联网设备的普及，产生了大量的实时数据。在处理物联网数据时，以下哪个因素对于保证数据的准确性和可靠性最为关键？（ ）
A. 数据采集频率
B. 数据传输协议
C. 设备的硬件性能
D. 数据的预处理

11、大数据分析中的预测模型需要不断评估和优化。假设我们建立了一个销售预测模型，以下哪种方法最适合评估模型的性能？（ ）
A. 比较预测值与实际值的差异，计算均方误差等指标
B. 观察模型的复杂程度，越复杂的模型性能越好
C. 根据模型的训练时间，训练时间短的模型性能更优
D. 由专家主观判断模型的准确性

12、大数据存储技术的发展趋势包括分布式存储、云存储、对象存储等，以下关于大数据存储技术发展趋势的描述中，错误的是（ ）。
A.分布式存储可以提高数据的存储容量和可靠性
B.云存储可以提供灵活的存储服务和高可用性
C.对象存储适用于存储大规模非结构化数据
D.大数据存储技术的发展趋势只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能和成本

13、对于一个需要处理大规模社交网络数据的系统，以下哪种算法能够发现社区结构和社团划分？（ ）
A. Louvain 算法
B. Girvan-Newman 算法
C. Label Propagation 算法
D. 以上都是

14、在进行大数据可视化时，需要考虑多种因素。假设我们要展示一个城市在一年中每天的气温变化情况，以下哪种可视化方式不太合适？（ ）
A. 折线图
B. 饼图
C. 柱状图
D. 箱线图

15、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

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）大数据如何优化垃圾处理与回收？

2、（本题5分）大数据如何优化城市交通拥堵治理？

3、（本题5分）大数据如何改善政府服务质量？

4、（本题5分）简述大数据在社交媒体舆情监测中的方法。

三、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5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5分）运用 Java 结合 Redis 缓存数据库，开发一个程序来缓存热门文章的内容和评论，以提高网站的访问速度，同时要保证数据的一致性。

3、（本题5分）利用 Python 语言和 Neo4j 图数据库，构建一个社交关系预测程序。根据用户现有的社交关系，预测其可能建立新关系的对象。

4、（本题5分）用 Python 编写一个程序，使用 Hive 对存储在 Hadoop 中的用户搜索关键词数据进行分析，找出热门搜索趋势和关键词之间的关联。

5、（本题5分）利用 MapReduce 编程模型，对一个包含大量文本文件的数据集进行处理，统计每个单词出现的频率，并按照频率降序排列输出前 50 个高频单词。

四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）对一家制造业企业的生产能耗数据进行分析，实现节能减排。

2、（本题10分）分析大数据在美容行业的应用，如美容项目效果评估、客户需求分析，以及美容产品的市场推广。

3、（本题10分）分析某在线旅游平台的跟团游和自由行数据，调整产品策略。

4、（本题10分）分析大数据在玻璃行业的应用，如玻璃制品工艺改进、市场销售预测，以及节能减排数据的分析。

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