站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共2頁(yè)邯鄲職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析及市場(chǎng)應(yīng)用》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程時(shí)，為了提取有意義的特征，以下哪種方法通常被采用？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征構(gòu)建D.以上都是2、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性，常常采用冗余存儲(chǔ)。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了多個(gè)副本，當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí)，以下哪種恢復(fù)方式最快速？（）A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計(jì)算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動(dòng)修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同3、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶(hù)。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史和消費(fèi)金額B.客戶(hù)的社交媒體活動(dòng)和興趣愛(ài)好C.客戶(hù)的人口統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)4、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化變得越來(lái)越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶(hù)更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性5、在大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)中，Hadoop是一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，以下關(guān)于Hadoop的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件組成B.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)C.MapReduce是一種分布式計(jì)算框架，用于處理大數(shù)據(jù)D.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)6、對(duì)于一個(gè)需要處理大量文本數(shù)據(jù)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠進(jìn)行詞干提取和詞形還原？（）A.詞法分析工具B.句法分析工具C.語(yǔ)義理解工具D.以上都不是7、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。假設(shè)有一個(gè)包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集，需要將其分為不同的類(lèi)別，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)較好？（）A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹(shù)D.隨機(jī)森林8、大數(shù)據(jù)的分析常常需要處理高維度的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含了數(shù)百個(gè)特征，這給分析帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。以下哪種方法最能有效地降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的信息？（）A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以9、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮系統(tǒng)的性能優(yōu)化。以下哪種方法對(duì)于提高大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用10、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一個(gè)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)舊的存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到新的存儲(chǔ)系統(tǒng)，以下哪種策略可能不太可行？（）A.一次性全部遷移B.分批次逐步遷移C.先遷移近期使用的數(shù)據(jù)，再遷移歷史數(shù)據(jù)D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行遷移11、對(duì)于一個(gè)跨多個(gè)數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步和一致性，以下哪種技術(shù)或工具通常被采用？（）A.分布式鎖B.數(shù)據(jù)復(fù)制C.數(shù)據(jù)遷移D.數(shù)據(jù)備份12、在大數(shù)據(jù)的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見(jiàn)的算法。假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)需要頻繁訪問(wèn)大量的數(shù)據(jù)，使用LRU緩存策略。以下關(guān)于LRU緩存的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動(dòng)淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對(duì)于訪問(wèn)模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，但可能會(huì)導(dǎo)致某些重要數(shù)據(jù)被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間13、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)客戶(hù)流失、商品銷(xiāo)量等B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類(lèi)、異常檢測(cè)等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過(guò)高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語(yǔ)音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色14、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說(shuō)法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計(jì)算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用，無(wú)需依賴(lài)HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫(kù)），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作15、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告依賴(lài)多個(gè)數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源和處理過(guò)程，便于問(wèn)題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)有用，正常情況下無(wú)需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護(hù)，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有實(shí)際幫助16、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷(xiāo)售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖17、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表類(lèi)型較為合適？（）A.樹(shù)形圖B.旭日?qǐng)DC.矩形樹(shù)圖D.以上都是18、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實(shí)時(shí)流處理。以下關(guān)于Storm的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯(cuò)性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯19、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.強(qiáng)一致性要求所有節(jié)點(diǎn)在任何時(shí)刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上存在差異，但最終會(huì)達(dá)到一致C.最終一致性是指經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致?tīng)顟B(tài)D.一致性模型對(duì)系統(tǒng)性能沒(méi)有影響，因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)可以隨意選擇20、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)集成的概念和面臨的問(wèn)題。2、（本題5分）什么是元數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)中的作用是什么？3、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)食品安全監(jiān)管的幫助有哪些？4、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在員工培訓(xùn)和發(fā)展中的作用。5、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何檢測(cè)金融欺詐行為。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某在線旅游平臺(tái)的跟團(tuán)游和自由行數(shù)據(jù)，調(diào)整產(chǎn)品策略。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用，如游客行為分析、旅游資源管理，以及如何提升旅游體驗(yàn)。3、（本題5分）分析某社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)注和取消關(guān)注數(shù)據(jù)，了解用戶(hù)興趣變化。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在體育行業(yè)的應(yīng)用，如運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)評(píng)估、賽事預(yù)測(cè)，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的訓(xùn)練方法改進(jìn)。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在民宿行業(yè)的應(yīng)用，如房源推薦、客戶(hù)評(píng)價(jià)分析，以及民宿運(yùn)營(yíng)的成本控制。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)大量的圖書(shū)館圖書(shū)借閱預(yù)約數(shù)據(jù)，包括讀者ID、圖書(shū)ID、預(yù)約時(shí)間等，并能夠根據(jù)預(yù)約時(shí)間進(jìn)行