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大数据与智慧物流试题--第1页

一、选择题

1.“智慧物流”概念是在（C）有中国物流技术协会信息中心、华夏物联网、《物流技术应

用》编辑部联合提出的。

A.2010年10月B.2013年10月

C.2009年10月D.2012年2月

2.智慧物流是以互联网+为核心，以物联网、大数据、（B）及“三网融合”等为技术支撑的。

A.可视化B.云计算

C.智能化D.实时化

3.大数据通常是指数据规模大于10TB以上的数据集。其中，TB是指的2的（C）次方。

A.20B.30

C.40D.50

4.大数据的特征通常被描述为4V,即Volume,Velocity,Variety和Value,其中Velocity

指的是（D）

A.数据体量大B.数据类型繁多

C.数据价值密度低D.数据处理速度快

5.大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（C）

A.原因B.是什么

C.关联物D.预测的关键

二、填空

1.大数据背景下的数据仓库技术，主要包括Hive,HadoopDB,Hadapt等。

2.智慧物流要求具备信息化、数字化、网络化、集成化、可视化等先进技术特征。

3.物流系统结构分析以网络结构划分为一对多的网络结构、多对一网络结构、多对多网络结

构。

三、名词解释

1.云计算：是一种基于网络的、可配置的共享计算资源池，是计算技术分布式处理、并行处理

和网络计算的新发展。云计算是大数据分析处理技术的核心原理，也是大数据分析应用的基础平

台。

2.S0A（面向服务的体系结构）是一个组件模型。它通过在服务之间定义良好的接口和契约，

将应用程序的不同功能单元联系起来，使得构建在智慧物流信息平价中的服务可以一种统一和

通用的方式进行交互。

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3.网格冲算是利用互联网地理位置相对分散的计算机组成一个“虚拟的超级计算机”，其中

每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由数以万计个“节点”组成的“一

张网格”，网格计算是专门针对复杂科学计算的计算模式。

4.分布式计算技术是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决

的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果

综合起来得到最终的结果。

四、简答J

1.简述智慧物流客户关系挖掘技术构成。

数据挖掘主要是对数据进行关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。通过

对大数据进行高度自动化的分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企

业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并作出正确的决策。

2.简述GPS和GIS在智慧物流中的应用。

应用领域：车辆调度与线路规划、车辆的路径导航、车辆的实时监控

目的1：对订单的来源、客户的分布规律进行分析，挖掘潜在客户

目的2：对车辆的历史轨迹、行车里数、油耗进行分析，为决策管理者提供依据

3.简述智慧物流信息实时处理技术构成。

大数据实时流处理，要求实时性、持续性，利用Hadoop平台，Flume.Kafka等开源技术,完

成数据实时存储、实时计算、实时分析等内容，为挖掘数据价值、完成价值支付、与其他在线

生产系统进行数据对接（数据反哺）提供基础。

4.简述智慧物流数据仓库技术构成。

数据仓库技术主要对数据进行集成化收集和处理，不断地对信息系统中的数据进行整理，为决

策者提供决策支持。数据仓库技术主要解决数据的提取、集成及数据的性能优化等问题。

五、论述题