學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共2頁(yè)同濟(jì)大學(xué)浙江學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)核心技術(shù)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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)項(xiàng)目管理中，以下關(guān)于確定項(xiàng)目需求的描述，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.需要與業(yè)務(wù)部門充分溝通，了解其實(shí)際需求和期望B.只關(guān)注當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求，不需要考慮未來(lái)的發(fā)展C.對(duì)需求進(jìn)行詳細(xì)的分析和文檔化，確保各方理解一致D.評(píng)估需求的可行性和優(yōu)先級(jí)2、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育3、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價(jià)值的特征，特征提取是通過(guò)某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能4、在大數(shù)據(jù)分析中，分類算法常用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法5、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒(méi)有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)6、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和影響力傳播路徑？（）A.PageRank算法B.最短路徑算法C.最小生成樹算法D.以上都是7、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8、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域，沒(méi)有相互交叉和融合的部分9、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對(duì)內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用11、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見(jiàn)的方法。假設(shè)有一個(gè)超市的銷售數(shù)據(jù)集，包含了顧客購(gòu)買的商品信息。如果我們發(fā)現(xiàn)購(gòu)買牛奶的顧客中有70%也購(gòu)買了面包，這被稱為（）A.強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則B.弱關(guān)聯(lián)規(guī)則C.無(wú)關(guān)聯(lián)規(guī)則D.隨機(jī)關(guān)聯(lián)規(guī)則12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的變化，并在超過(guò)閾值時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.流計(jì)算D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)13、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮硬件資源的優(yōu)化利用。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理集群，需要根據(jù)任務(wù)的特點(diǎn)和資源需求來(lái)分配計(jì)算和存儲(chǔ)資源。以下哪種資源管理策略最能提高硬件資源的利用率？（）A.靜態(tài)資源分配B.動(dòng)態(tài)資源分配C.基于預(yù)測(cè)的資源分配D.隨機(jī)資源分配14、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用15、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16、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，副本機(jī)制是保證數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。假設(shè)一個(gè)分布式文件系統(tǒng)中有一個(gè)數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了三個(gè)副本。當(dāng)其中一個(gè)副本所在的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，以下哪種處理方式是正確的？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)故障副本B.等待故障節(jié)點(diǎn)修復(fù)后再恢復(fù)副本C.刪除故障副本，不再進(jìn)行恢復(fù)D.降低副本數(shù)量，以節(jié)省存儲(chǔ)空間17、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長(zhǎng)的社交媒體數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Redis18、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份19、對(duì)于一個(gè)需要處理大量地理空間數(shù)據(jù)的交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的位置服務(wù)和路徑規(guī)劃？（）A.地理信息系統(tǒng)B.路徑規(guī)劃算法C.空間索引D.以上都是20、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展，包括智慧城市的建設(shè)。假設(shè)要通過(guò)分析城市的各種數(shù)據(jù)，如交通、能源、環(huán)境等，來(lái)提高城市的運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量。以下哪種數(shù)據(jù)融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數(shù)據(jù)融合和時(shí)空分析B.數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結(jié)合使用21、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，情感分析常用于處理文本數(shù)據(jù)。以下關(guān)于情感分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于詞典的方法依賴于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典B.機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜文本時(shí)表現(xiàn)出色D.基于規(guī)則的方法靈活性最高，適應(yīng)性最強(qiáng)22、在處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種模型常用于預(yù)測(cè)未來(lái)值？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型23、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)或框架經(jīng)常被使用？（）A.OpenCVB.TensorFlowC.PyTorchD.以上都是24、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，地理信息系統(tǒng)（GIS）與大數(shù)據(jù)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于GIS與大數(shù)據(jù)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.能夠處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)B.可以進(jìn)行更精確的地理空間分析C.有助于發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中的隱藏模式D.會(huì)降低地理信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率25、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲(chǔ)容量的方案。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性26、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲(chǔ)和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)27、對(duì)于一個(gè)需要處理大量實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)的電商大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠確保數(shù)據(jù)的一致性和事務(wù)的完整性？（）A.分布式事務(wù)B.兩階段提交C.最終一致性D.以上都不是28、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常具有良好的擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)支持復(fù)雜的關(guān)系查詢，性能優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型靈活多樣，適用于不同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求D.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在處理大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色29、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和優(yōu)化。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心有有限的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，同時(shí)有多個(gè)大數(shù)據(jù)任務(wù)需要運(yùn)行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計(jì)算資源給每個(gè)任務(wù)，確保公平性B.根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)分配資源，優(yōu)先保障重要任務(wù)C.按照任務(wù)的預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)間分配資源，先處理短時(shí)間能完成的任務(wù)D.隨機(jī)分配資源，讓任務(wù)自行競(jìng)爭(zhēng)30、在大數(shù)據(jù)的處理中，數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起的過(guò)程。假設(shè)要將來(lái)自不同傳感器的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更全面和準(zhǔn)確的環(huán)境狀況評(píng)估。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法最適合這種情況？（）A.基于特征的融合B.基于決策的融合C.基于模型的融合D.以上方法結(jié)合使用二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Java語(yǔ)言和Solr搜索服務(wù)器，構(gòu)建一個(gè)程序來(lái)對(duì)大量的文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和搜索，要求支持模糊搜索和分頁(yè)查詢。2、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hive對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的用戶社交關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出社交網(wǎng)絡(luò)中的緊密群體和孤立用戶。3、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，對(duì)一個(gè)包含用戶銀行轉(zhuǎn)賬記錄數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常交易檢測(cè)和防范。4、（本題5分）有一個(gè)包含醫(yī)院患者診斷數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，挖掘疾病之間的潛在關(guān)聯(lián)。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的文本數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞在一段時(shí)間內(nèi)的出現(xiàn)頻率，并實(shí)時(shí)更新結(jié)果。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、