裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共2頁(yè)廣西師范大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級(jí)，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性2、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)重要的手段。假設(shè)有一個(gè)包含不同地區(qū)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示各地區(qū)的銷(xiāo)售趨勢(shì)和對(duì)比情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖B.折線圖C.柱狀圖D.散點(diǎn)圖3、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類(lèi)分析是一種常用的方法。假設(shè)要對(duì)大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類(lèi)分析的說(shuō)法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類(lèi)分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類(lèi)分析需要事先確定聚類(lèi)的數(shù)量C.不同的聚類(lèi)算法可能會(huì)產(chǎn)生不同的聚類(lèi)結(jié)果D.聚類(lèi)分析的結(jié)果可以為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略提供參考4、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析土壤、氣候和作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)化種植方案B.有助于預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格，指導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)C.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受到農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落后的限制D.由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和不確定性，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用前景不樂(lè)觀5、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的過(guò)濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理6、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于Spark的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Spark的內(nèi)存計(jì)算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語(yǔ)言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析7、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8、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.無(wú)損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比，如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類(lèi)型、特點(diǎn)和對(duì)數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理，無(wú)需考慮具體情況9、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以?xún)?yōu)化物流路徑規(guī)劃，降低運(yùn)輸成本B.有助于實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的精準(zhǔn)管理和預(yù)測(cè)C.大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用主要依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化程度較低D.能夠?qū)崟r(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸狀態(tài)，提高物流服務(wù)的透明度10、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。假設(shè)有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）11、大數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來(lái)識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來(lái)檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。以下哪種技術(shù)或方法常用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.訪問(wèn)控制D.以上都是13、對(duì)于一個(gè)不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持?jǐn)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和一致性，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵？（）A.增量計(jì)算B.批量處理C.全量計(jì)算D.數(shù)據(jù)緩存14、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢(shì)C.Flink，專(zhuān)注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對(duì)延遲要求極高的場(chǎng)景15、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種。假設(shè)一個(gè)在線購(gòu)物平臺(tái)要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣的性能優(yōu)化？2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在影視制作中的特效處理應(yīng)用。3、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在能源政策制定中的作用。4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈整合。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于Hive，對(duì)一個(gè)包含電商用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、加購(gòu)、購(gòu)買(mǎi)）的表進(jìn)行分析，找出用戶的購(gòu)買(mǎi)決策路徑和影響因素。2、（本題5分）運(yùn)用Spark的MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，對(duì)一個(gè)包含客戶信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)新客戶的信用評(píng)級(jí)。3、（本題5分）有一個(gè)包含物流配送數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，優(yōu)化配送路線以降低配送成本。4、（本題5分）用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理來(lái)自工業(yè)控制系統(tǒng)的大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)。找出生產(chǎn)效率最低的5條生產(chǎn)線，并計(jì)算這些生產(chǎn)線的平均生產(chǎn)效率。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的文本情感分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，提高情感分析的準(zhǔn)確性。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）綜合研究大數(shù)據(jù)在飲料行業(yè)的應(yīng)用，如飲料新品