阿里云大数据ACA及ACP复习题(521~530)

简介: 本人备考阿里云大数据考试时自行收集准备的题库,纯手工整理的,因为是纯手工整理解析所以可能出现答案打错的情况,题库是能够覆盖到今年7月份,应该是目前最新的,发成文章希望大家能一起学习,不要花冤枉钱去买题库背了,也希望大家能够顺利通关ACA和ACP考试(自己整理解析也需要时间,可能有更新不及时的情况哈)

521.有关Maxconpute的DDL-alter语法正确的有( BCD )?
A:alter table sale_detail drop columns (customer_name STRING, education BIGINT);
B:alter table sale_detail add if not exists partition (sale_date='201312', region='hangzhou');
C:alter table sale_detail drop if exists partition(sale_date='201312',region='hangzhou'),partition(sale_date='201312',region='shanghai');
D:alter table sale_detail add columns (customer_name STRING, education BIGINT);

解析:有关Maxcopmte使用方式DDL语法,可参考https://help.aliyun.com/document_detail/193814.html

522.阿里云大数据产品中属于大数据工具与服务类的有( BC )。
A:MaxCompute云原生大数据计算服务
B:DataHub数据总线
C:Data Integration数据集成
D:OpenSearch智能开放搜索

解析:OpenSearch智能开放搜索:智能搜索与推荐、MaxCompute云原生大数据计算服务:大数据计算与分析。

523.在创建智能应用程序时,Mahout包含许多算法实现,具体包含( ABDE )
A:聚类
B:分类
C:线性回归
D:推荐过滤
E:频繁子项挖掘

解析:Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁挖掘算法。

524.关于数据可视化设计步骤的数据准备阶段,对准备步骤描述错误的是?( A )
A:数据准备阶段要确认业务需求和主题风格
B:数据准备首先根据业务需求核对数据仓库中的数据,对于缺失的数据及时进行补充
C:数据准备需要对确定好的数据与业务指标进行核对、分析和重组
D:数据准备会将重组后的数据保存到单独的表单中,供后续可视化使用

解析:主题确认阶段要确认业务需求和主题风格

525.大数据集群中的硬件资源可能是数以万计的,如何管理协调、充分利用硬件资源成为一个很重要的问题,各种流行的大数据技术都有自己核心的资源管理和调度模块。以下选项中( A )不是负责类似功能的。
A:盘古
B:YARN
C:伏教
D:Mesos

解析:盘古是阿里云飞天分布式存储系统,不属于资源调度模块

526.大数据语境下,客户场景越来越多、越来越复杂,大部分场景下就计算本身(计算触发的方式、响应时间等)的特点来讲,可以归结为三种计算场景,包括( BCD )
A:网格计算
B:流计算
C:离线计算
D:在线计算
E:云计算中
F:内存计算

解析:数据计算的分类: ①离线批处理:Hadoop平台主要是面向离线批处理应用的,是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,而且是一种可靠的、高效的、可伸缩的方式进行处理,通过数据分块及自恢复机制能支持PB级的分布式数据存储。②实时交互计算(流计算):一般有两类应用场景:数据量巨大且不能提前计算出结果的,但要求对用户的响应时间是实时的;数据源是实时的和不间断的(流式数据),要求对用户的响应时间也是实时的。 ③在线计算:计算过程分为三个阶段,数据的产生与收集阶段(实时采集)——>传输与分析处理阶段(实时计算)——>存储和对外提供服务阶段(实时查询),整个过程统一在云端计算完成。

527.某数据集(父身高,子身高),描述了父子的身高信息,想通过一张图表来看一下,两者间是否存在相关关系,适合选择哪种方式实现?( A )
A:点图
B:线图
C:树图
D:柱图

解析:散点图可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

528.为了市场竞争,各行各业都加大精细化管理和营销的力度,下面些场景不属于精细化管理营销的活动( C )。
A:移动公司在开学季推出学生统一套餐10元/月, 但包含的免费流量与上月的使用量挂钩,实行阶梯递增,即上月使用多本月赠送多,上月使用少本月赠送少。
B:登录淘宝界面,界面马上为你推送出你曾经浏览过的类似的商品信息和优惠活动
C:中秋节到了,超市又开始了打折促销活动
D:银行为吸引存款,根据以往的存款记录,为一部分害户发送信息,提供特殊的优惠利率

解析:根据学生需求按需营销;精准营销,智能推荐;打折不针对某个人,不是精准营销;
根据客户实际情况提供优惠政策数据精准营销

529.某公司在2016年底时根据历史的销量、价格、广告等所有数据中存在的因素来预测未来五年销量的变化,并根据预测的销量制定公司的发展战略和每一年的KPI。销量预测有三个特点,连贯性、相关性和混沌性。根据上述内容,该公司预测和制定策略时没有充分考虑到销量预测的哪个特点? ( C )
A:连贯性
B:相关性
C:混沌性
D:以上都是

解析:过去的数据表示连贯性;销量,价格,广告表示相关性;混沌性表示环境的变化并没有体现;根据题目没有提及事业环境因素

530.某政府部门为了分析人均可支配收入的影响因素,构建了自变量为人均收入、人均消费等的线性回归模型。在回归模型结果评估中,发现人均收入对人均可支配收入的系数为负数。产生这种现象的原因可能是回归模型出现了( B )。
A:异方差性
B:多重共线性
C:非正态性
D:自相关性

解析:异方差性是相对于同方差而言的。所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。在通常的情况下,观测试验数据遵从正态分布,可用观测值的平均值和标准差分别描述它的集中趋势和离散特性。但在有些情况下,观测值不遵从正态分布,而遵从其他类型的分布,比如偏态分布。自相关性是指随机误差项的各期望值之间存在着相关关系,称随机误差项之间存在自相关性(autocorrelation)或序列相关

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