北京石油化工學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)的背景下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來越嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)企業(yè)處理大量的個(gè)人數(shù)據(jù)，需要確保符合相關(guān)的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)合規(guī)性？（）A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)D.以上措施都需要2、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術(shù)最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類3、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問時(shí)間、訪問頁面等。為了保護(hù)用戶隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要對(duì)這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮4、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計(jì)算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作6、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景中，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過分析交通大數(shù)據(jù)來優(yōu)化城市的交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車輛的品牌和型號(hào)D.道路的建設(shè)年份7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，內(nèi)存計(jì)算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢(shì)。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢(shì)？（）A.更快的計(jì)算速度B.更好的容錯(cuò)性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用8、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)有一個(gè)生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測(cè)出異常的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.Alloftheabove（以上皆是）9、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠滿足高并發(fā)和低延遲的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和流計(jì)算，以下哪種技術(shù)架構(gòu)通常被采用？（）A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.以上都是11、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.需要明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃B.風(fēng)險(xiǎn)管理是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的重要環(huán)節(jié)，但不是必需的C.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的溝通和協(xié)作對(duì)于項(xiàng)目的成功實(shí)施非常關(guān)鍵D.要對(duì)項(xiàng)目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評(píng)估12、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最能有效地減少數(shù)據(jù)量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術(shù)編碼13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量14、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要提供個(gè)性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理需求日益增加。假設(shè)一個(gè)金融交易系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理中的價(jià)值。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)定價(jià)中的作用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在服裝行業(yè)的市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。4、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的追溯策略，如何制定？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建一個(gè)知識(shí)圖譜分析程序。對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)之間的引用關(guān)系進(jìn)行分析，找出核心研究領(lǐng)域和重要的學(xué)術(shù)成果。2、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，對(duì)一個(gè)包含圖像數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)圖像分類任務(wù)。3、（本題5分）用Python語言和Hive數(shù)據(jù)倉庫，編寫一個(gè)查詢語句，對(duì)一個(gè)包含大量社交媒體用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出最活躍的用戶和熱門話題。4、（本題5分）利用Spark框架，對(duì)一個(gè)包含用戶購(gòu)買記錄的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出購(gòu)買頻率最高的前10種商品，并計(jì)算每種商品的總銷售額。數(shù)據(jù)集包含用戶ID、商品ID、購(gòu)買數(shù)量和購(gòu)買價(jià)格等字段。5、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Solr搜索服務(wù)器，開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來搜索和索引大量的圖書評(píng)論。要求能夠根據(jù)讀者評(píng)價(jià)和關(guān)鍵詞準(zhǔn)確返回相關(guān)評(píng)論。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)在卡丁車館中的應(yīng)用，如車輛性能分析、賽