華東理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)華東理工大學(xué)

《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)》2023-2024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)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)公司需要對(duì)員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)又要保護(hù)員工的隱私。以下哪種技術(shù)可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.同態(tài)加密B.哈希函數(shù)C.數(shù)字簽名D.數(shù)據(jù)脫敏2、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖3、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹4、大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)包括數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)丟失等B.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)需要采用多種安全技術(shù)進(jìn)行防范C.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)只存在于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸過程中，不存在于數(shù)據(jù)處理過程中D.大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行應(yīng)對(duì)5、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。以下關(guān)于自主訪問控制和強(qiáng)制訪問控制的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.自主訪問控制由數(shù)據(jù)所有者決定訪問權(quán)限，強(qiáng)制訪問控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設(shè)定B.強(qiáng)制訪問控制的安全性通常高于自主訪問控制C.自主訪問控制靈活性高，強(qiáng)制訪問控制管理成本低D.強(qiáng)制訪問控制適用于對(duì)安全性要求極高的場(chǎng)景，自主訪問控制適用于一般場(chǎng)景6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常具有良好的擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)支持復(fù)雜的關(guān)系查詢，性能優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型靈活多樣，適用于不同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求D.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在處理大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要選擇合適的圖表類型來有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，展示了不同地區(qū)在一年中每個(gè)月的銷售額變化情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖，用于展示各地區(qū)銷售額的占比B.折線圖，清晰呈現(xiàn)銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.柱狀圖，對(duì)比不同地區(qū)在每個(gè)月的銷售額D.散點(diǎn)圖，分析銷售額與其他因素的關(guān)系8、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以考慮多個(gè)因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡(jiǎn)單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時(shí)間序列分析9、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育10、某電商平臺(tái)擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購(gòu)買記錄、評(píng)價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)11、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測(cè)分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.時(shí)間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來預(yù)測(cè)未來的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測(cè)分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以完全依賴其進(jìn)行決策12、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）13、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤14、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預(yù)測(cè)能源需求，提高能源供應(yīng)的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對(duì)新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測(cè)能源設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患15、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策成為一種趨勢(shì)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策可以提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性B.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系C.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策只適用于企業(yè)管理，不適用于政府決策和社會(huì)治理D.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等專業(yè)人才二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃中的具體應(yīng)用。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在客戶關(guān)系管理中的作用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何支持遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)。4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在游戲用戶體驗(yàn)優(yōu)化中的方法。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含酒店餐飲消費(fèi)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出消費(fèi)金額最高的5桌客人，并計(jì)算他們的平均消費(fèi)金額。2、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，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。3、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對(duì)大規(guī)模的電商用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出最受用戶歡迎的商品品牌。4、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢海量地理位置數(shù)據(jù)（如經(jīng)緯度、地址）的系統(tǒng)，支持附近地點(diǎn)的查詢功能。5、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含銷售訂單數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出銷售額最高的月份和地區(qū)，并計(jì)算每個(gè)地區(qū)的銷售增長(zhǎng)率。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）研究某在