哈尔滨华德学院《大数据管理》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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哈尔滨华德学院《大数据管理》2024-2025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25个小题，每小题1分，共25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、在大数据环境下，数据仓库和数据集市的构建至关重要。以下关于数据仓库和数据集市的比较，哪一项是不正确的？（ ）
A. 数据仓库通常涵盖整个企业的所有数据，而数据集市侧重于特定的业务部门或主题
B. 数据仓库的数据粒度较粗，数据集市的数据粒度较细
C. 数据集市的建设成本通常低于数据仓库
D. 数据仓库和数据集市的数据来源相同，没有区别

2、大数据在交通领域有广泛的应用，以下关于大数据在交通领域的应用描述中，错误的是（ ）。
A.大数据可以用于交通流量监测和预测，提高交通管理的效率和准确性
B.大数据可以用于智能交通系统的建设和优化，提高交通运输的安全性和便捷性
C.大数据可以用于交通规划和决策支持，提高城市交通的可持续性和发展水平
D.大数据在交通领域的应用只局限于城市交通，不能应用于高速公路和铁路等交通领域

3、在大数据处理框架中，Hadoop 生态系统被广泛应用。关于 Hadoop 的核心组件，以下说法正确的是：（ ）
A. Hadoop 由 HDFS（分布式文件系统）和 MapReduce（分布式计算框架）组成，其中 HDFS 负责数据存储，MapReduce 负责数据计算
B. Hadoop 仅包括 HDFS，用于大规模数据的分布式存储
C. Hadoop 中的 MapReduce 可以单独使用，无需依赖 HDFS
D. Hadoop 还包括 HBase（分布式数据库），但 HBase 不能与 HDFS 和 MapReduce 协同工作

4、在大数据处理框架中，Hadoop 和 Spark 都有广泛的应用。假设一个企业需要处理大量的历史数据，并进行复杂的数据分析和机器学习任务。以下关于 Hadoop 和 Spark 的特点和适用场景，哪一项是错误的？（ ）
A. Hadoop 适合处理大规模的静态数据，批处理任务
B. Spark 适合处理实时流数据，迭代计算和交互式查询
C. Hadoop 的计算速度通常比 Spark 快，尤其对于小数据量的计算
D. Spark 可以在内存中进行计算，提高了数据处理的效率

5、在大数据处理中，常常需要进行数据融合。假设有多个来源的数据，包含相同或相似的信息，但格式和字段名称不同。以下哪种技术可以用于实现数据融合？（ ）
A. ETL （Extract, Transform, Load）
B. 数据清洗
C. 数据标准化
D. All of the above （以上皆是）

6、大数据中的实时流处理引擎如 Apache Flink 在处理实时数据方面具有优势。以下关于 Flink 的特点，哪一项是不正确的？（ ）
A. Flink 支持精确一次的语义，确保数据处理的准确性和一致性
B. 它具有高吞吐和低延迟的性能，能够快速处理大量的实时数据
C. Flink 只能处理流数据，不支持对历史数据的批处理操作
D. Flink 提供了丰富的窗口函数和状态管理机制，便于进行复杂的实时计算

7、在大数据环境下，数据隐私保护至关重要。以下哪种技术或方法常用于保护数据隐私？（ ）
A. 数据加密
B. 数据匿名化
C. 访问控制
D. 以上都是

8、大数据中的异常检测用于发现数据中的异常模式或离群点。以下关于异常检测方法的描述，哪一个是不准确的？（ ）
A. 基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常
B. 基于距离的方法根据数据点之间的距离来识别离群点
C. 基于密度的方法通过计算数据点的局部密度来检测异常
D. 异常检测的结果总是明确和准确的，不存在误判的情况

9、在大数据的流处理框架中，Flink 相比其他框架具有一些独特的优势。假设我们需要处理实时的数据流，以下关于 Flink 的优势，哪一项是不准确的？（ ）
A. 具有精确的一次处理语义，保证数据的准确性
B. 支持高效的状态管理和容错机制
C. 只适用于小型的流处理任务
D. 提供了丰富的窗口操作和时间处理功能

10、在大数据环境下，数据隐私保护至关重要。假设一家公司收集了大量用户的个人信息用于数据分析，但需要确保用户隐私不被泄露。以下哪种技术不太适合用于保护数据隐私？（ ）
A. 数据匿名化
B. 数据脱敏
C. 数据加密
D. 直接公开原始数据

11、在大数据时代，数据驱动决策成为一种趋势，以下关于数据驱动决策的描述中，错误的是（ ）。
A.数据驱动决策可以提高决策的准确性和科学性
B.数据驱动决策需要建立完善的数据采集和分析体系
C.数据驱动决策只适用于企业管理，不适用于政府决策和社会治理
D.数据驱动决策需要培养数据分析师和数据科学家等专业人才

12、随着大数据技术的不断发展，数据隐私保护成为了重要的议题。以下关于大数据环境下数据隐私保护的描述，正确的是：（ ）
A. 采用数据匿名化技术可以完全避免隐私泄露
B. 只要数据进行了加密存储，就无需担心隐私问题
C. 数据脱敏处理能够在一定程度上保护数据隐私，但不能完全杜绝风险
D. 大数据环境下，数据隐私保护无法实现，只能依靠用户自身注意

13、假设要对大量的文本数据进行关键词提取和主题建模，以下哪种自然语言处理技术最为关键？（ ）
A. 词法分析 B. 句法分析 C. 主题模型 D. 情感分析

14、大数据的安全管理包括多个方面。假设一个企业的大数据系统存储了大量的商业机密和客户信息。以下哪种安全措施对于防止数据泄露最为关键？（ ）
A. 网络防火墙
B. 数据加密
C. 用户认证和授权
D. 定期安全审计

15、在大数据项目实施过程中，数据血缘关系的追踪非常重要。假设一个数据分析报告依赖多个数据源和处理步骤。以下关于数据血缘的描述，正确的是：（ ）
A. 数据血缘能够清晰展示数据的来源和处理过程，便于问题追溯和数据质量评估
B. 数据血缘只在数据出现错误时有用，正常情况下无需关注
C. 建立数据血缘关系会增加系统的复杂性，应尽量避免
D. 数据血缘关系难以追踪和维护，对数据分析没有实际帮助

16、在大数据存储系统中，副本机制是保证数据可靠性的重要手段。假设一个分布式文件系统中有一个数据块，系统设置了三个副本。当其中一个副本所在的节点出现故障时，以下哪种处理方式是正确的？（ ）
A. 立即从其他副本中恢复故障副本
B. 等待故障节点修复后再恢复副本
C. 删除故障副本，不再进行恢复
D. 降低副本数量，以节省存储空间

17、在大数据处理中，流处理和批处理是两种常见的方式。假设我们需要实时监控一个网站的访问流量，并及时做出响应，以下哪种处理方式更适合？（ ）
A. 流处理
B. 批处理
C. 先进行批处理，再进行流处理
D. 流处理和批处理结合使用

18、在大数据存储中，NoSQL 数据库具有很多特点。假设一个应用场景需要快速存储和检索大量的非结构化数据，并且对数据的一致性要求不高。以下哪种 NoSQL 数据库可能是最佳选择？（ ）
A. Redis （内存数据库）
B. Cassandra （分布式宽列存储数据库）
C. MongoDB （文档数据库）
D. All of the above （以上皆是）

19、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

20、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

21、大数据的采集来源多种多样。假设一个社交媒体平台想要收集用户的行为数据用于分析用户兴趣和趋势。以下哪种数据采集方式最全面？（ ）
A. 仅收集用户的发布内容，如帖子和评论
B. 收集用户的浏览记录和点赞行为
C. 同时收集用户的登录时间、地理位置和互动行为等多维度数据
D. 随机抽取部分用户的数据进行采集

22、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

23、对于一个需要实时处理和分析大量流数据的应用场景，例如实时监控交通流量，以下哪种技术架构最适合？（ ）
A. Hadoop 生态系统
B. Spark 流处理框架
C. 传统的数据仓库
D. 关系型数据库

24、在进行大数据处理时，内存计算框架如 Spark 相比传统的 MapReduce 框架具有一些优势。以下哪项不是 Spark 的优势？（ ）
A. 更快的计算速度
B. 更好的容错性
C. 支持更多的编程语言
D. 更高效的内存利用

25、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客户信息的数据集，其中存在一些缺失值、错误数据和重复记录。以下哪种方法最适合处理缺失值？（ ）
A. 直接删除包含缺失值的记录
B. 用平均值或中位数填充缺失值
C. 根据其他相关字段的值通过算法推测填充缺失值
D. 对缺失值不做任何处理

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）大数据如何推动教育资源的公平分配？

2、（本题5分）简述大数据在环境保护中的应用。

3、（本题5分）在大数据中，如何进行数据血缘的效益评估？

4、（本题5分）解释数据血缘关系的动态更新机制。

三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）研究某在线医疗平台的远程会诊数据，提高会诊效率。

2、（本题5分）分析某电商平台的商品退换货政策效果数据，优化政策。

3、（本题5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。

4、（本题5分）分析某在线旅游平台的用户投诉处理结果数据，改进服务质量。

5、（本题5分）根据某物流企业的仓储数据，优化仓库布局和货物存储方式。

四、编程题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）使用 Python 的 Pandas 库，分析一个包含电商平台商品退换货原因数据的大规模数据集。找出最常见的 10 种退换货原因，并计算每种原因的占比。

2、（本题10分）用 Java 编写一个程序，处理一个包含电商平台优惠券使用数据的大型数据集。找出使用优惠券金额最大的 10 个用户，并计算他们的平均使用金额。

3、（本题10分）用 Scala 实现一个程序，处理来自气象站的大量天气数据。找出一个月内降雨量最大的 5 天，并计算这 5 天的总降雨量。

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