昆山登云科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁昆山登云科技職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)與云計算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的選擇，正確的是：（）A.建立一個大型的數(shù)據(jù)倉庫，所有部門共享使用B.為每個部門分別建立數(shù)據(jù)集市，滿足個性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉庫，再根據(jù)部門需求從倉庫中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境，應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)2、在大數(shù)據(jù)存儲中，索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢效率。假設(shè)一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，經(jīng)常需要根據(jù)某個字段進行查詢。以下哪種索引類型可能最適合？（）A.B樹索引，適用于范圍查詢B.哈希索引，快速定位特定值C.位圖索引，適用于布爾型字段D.以上索引類型效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)分布3、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達(dá)信息。假設(shè)我們要展示一個地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度4、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對某個事件的態(tài)度傾向，以下哪種技術(shù)可以提供幫助？（）A.文本分類B.情感分析C.主題模型D.以上都是5、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測分析方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.時間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來預(yù)測未來的值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)系時表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以完全依賴其進行決策6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)傾斜會導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時間過長B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過增加節(jié)點數(shù)量來解決數(shù)據(jù)傾斜問題D.對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜7、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個數(shù)據(jù)分析報告依賴多個數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和處理過程，便于問題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤時有用，正常情況下無需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護，對數(shù)據(jù)分析沒有實際幫助8、在進行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。假設(shè)一個圖像識別的大數(shù)據(jù)項目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取9、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護手段。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問權(quán)限B.強制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實現(xiàn)多層次的訪問控制10、在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r監(jiān)測車輛的運行狀態(tài)，提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施，如道路和停車場的建設(shè)D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在城市交通，對長途運輸?shù)淖饔糜邢?1、大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)一家醫(yī)院想要利用大數(shù)據(jù)提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下哪種應(yīng)用方式最有潛力？（）A.分析患者的病歷數(shù)據(jù)，預(yù)測疾病的發(fā)生和發(fā)展B.利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化醫(yī)院的物資管理和庫存控制C.根據(jù)醫(yī)生的工作習(xí)慣和患者流量，合理安排醫(yī)療資源D.以上應(yīng)用方式都具有重要價值，應(yīng)綜合實施12、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機分區(qū)13、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營銷。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營銷中的作用，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場趨勢，幫助商家提前準(zhǔn)備庫存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷只能針對新用戶，對老用戶效果不佳D.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁面布局和流程14、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價格，越貴越好15、假設(shè)一個社交媒體平臺擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評論、私信等。為了對這些文本數(shù)據(jù)進行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機器學(xué)習(xí)中的支持向量機算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的合規(guī)性管理，包括哪些方面？2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在保險理賠管理中的作用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何識別高價值客戶。4、（本題5分）簡述NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點和適用場景。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）有一個包含物流配送車輛故障數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫，制定車輛維護計劃和應(yīng)急預(yù)案。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線音樂平臺用戶播放數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出播放次數(shù)最多的10首歌曲，并計算它們的平均播放次數(shù)。3、（本題5分）利用Hadoop的分布式緩存機制，在MapReduce作業(yè)中加載一個常用的字典文件，對輸入數(shù)據(jù)進行詞匯匹配和標(biāo)注。4、（本題5分）用Scala實現(xiàn)一個程序，處理來自智能交通系統(tǒng)的大量車輛行駛數(shù)據(jù)。找出行駛速度最慢的10輛車，并計算這些車的平均行駛速度。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對一個實時的社交媒體評論數(shù)據(jù)流進行情感分析，實時監(jiān)測公眾對某個話題的態(tài)度變化。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)在VR體驗館中的應(yīng)用