北京石油化工學(xué)院《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)存儲中，NewSQL數(shù)據(jù)庫試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持強(qiáng)事務(wù)一致性B.具有良好的可擴(kuò)展性C.數(shù)據(jù)存儲方式通常為鍵值對D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)2、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)緩存技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪問效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)緩存策略的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略優(yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時(shí)間的緩存策略會定期清除過期的數(shù)據(jù)D.自適應(yīng)緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況動態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容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、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見的圖計(jì)算模型包括有向圖、無向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度5、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架的容錯機(jī)制至關(guān)重要。以下關(guān)于容錯機(jī)制的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.容錯機(jī)制可以通過數(shù)據(jù)備份、檢查點(diǎn)設(shè)置和任務(wù)重試等方式實(shí)現(xiàn)B.當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)或任務(wù)失敗時(shí)，系統(tǒng)能夠自動重新分配任務(wù)，確保計(jì)算的繼續(xù)進(jìn)行C.容錯機(jī)制會增加系統(tǒng)的開銷，但可以保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.為了提高性能，在某些情況下可以適當(dāng)降低容錯機(jī)制的級別或關(guān)閉容錯功能6、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.訪問控制D.以上都是7、對于一個(gè)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇？（）A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow8、大數(shù)據(jù)治理是確保大數(shù)據(jù)有效利用和管理的重要環(huán)節(jié)。關(guān)于大數(shù)據(jù)治理的框架和流程，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)治理包括制定策略、建立組織架構(gòu)、明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和流程等方面B.數(shù)據(jù)治理流程通常涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)劃、獲取、存儲、使用和銷毀等階段C.大數(shù)據(jù)治理只需關(guān)注技術(shù)層面，無需考慮組織文化和人員因素D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機(jī)制和數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機(jī)制是大數(shù)據(jù)治理的重要組成部分9、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評估和驗(yàn)證10、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個(gè)性化推薦，提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺的營銷和推廣，提高品牌知名度和市場份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺，不適用于中小電商企業(yè)11、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12、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對一個(gè)大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹13、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但又要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是14、在大數(shù)據(jù)的異常檢測中，需要從大量正常數(shù)據(jù)中找出異常值。假設(shè)我們有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集，其中大部分流量是正常的，但存在一些異常的高峰值。以下哪種方法常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，如計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如使用支持向量機(jī)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用自編碼器D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)和需求15、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測，如預(yù)測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色16、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的規(guī)劃階段，需要明確項(xiàng)目的目標(biāo)和需求。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃開展大數(shù)據(jù)項(xiàng)目以降低風(fēng)險(xiǎn)。以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的？（）A.確定所需的數(shù)據(jù)類型和來源B.評估現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)是否支持大數(shù)據(jù)處理C.分析潛在的風(fēng)險(xiǎn)場景和業(yè)務(wù)需求D.制定項(xiàng)目的預(yù)算和時(shí)間表17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量，提高分析的復(fù)雜性18、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織19、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，正確的是？（）A.隨機(jī)采樣可以保證樣本的代表性B.分層采樣適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況C.采樣會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，應(yīng)盡量避免D.系統(tǒng)采樣比隨機(jī)采樣更準(zhǔn)確20、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測和庫存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競爭力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的負(fù)荷預(yù)測方法。2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在游戲運(yùn)營中的作用。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯中的作用。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對一家連鎖餐飲企業(yè)的食材采購成本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，降低成本。2、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺的醫(yī)療設(shè)備使用數(shù)據(jù)，合理配置醫(yī)療設(shè)備。3、（本題5分）研究某在線游戲平臺的充值消費(fèi)數(shù)據(jù)，制定運(yùn)營策略。4、（本題5分）對某電商平臺的促銷活動數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評估活動效果，改進(jìn)促銷