蘭州理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁蘭州理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用導(dǎo)論》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的排序和檢索操作，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法可能會(huì)發(fā)揮最佳效果？（）A.二叉搜索樹B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序2、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來提高分析的準(zhǔn)確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長度D.以上因素都可能對(duì)提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助3、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持4、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)果。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量噪聲數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以減少噪聲的影響？（）A.直接刪除含有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.采用平滑技術(shù)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理C.忽略噪聲數(shù)據(jù)，只關(guān)注主要的數(shù)據(jù)趨勢D.增加更多的數(shù)據(jù)來稀釋噪聲的影響6、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(qiáng)制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)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(shí)現(xiàn)多層次的訪問控制7、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個(gè)需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進(jìn)行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）8、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，產(chǎn)生了大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)因素對(duì)于保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性最為關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理9、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商中應(yīng)用的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦B.能夠分析市場趨勢，幫助商家制定營銷策略C.可以實(shí)時(shí)監(jiān)控庫存，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的庫存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應(yīng)用主要集中在商品銷售環(huán)節(jié)，對(duì)供應(yīng)鏈管理幫助不大10、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。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢？（）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11、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設(shè)一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以被分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計(jì)算的效率？（）A.隨機(jī)分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布12、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行有效的解釋和溝通。假設(shè)一個(gè)市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，得出了關(guān)于消費(fèi)者行為的一些結(jié)論。以下哪種方式最能幫助非技術(shù)人員理解和接受這些分析結(jié)果？（）A.技術(shù)報(bào)告和數(shù)據(jù)表格B.可視化圖表和簡潔的文字說明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋13、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，副本機(jī)制常用于提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。假設(shè)一個(gè)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中有一份數(shù)據(jù)存在三個(gè)副本。以下關(guān)于副本管理的描述，正確的是：（）A.副本應(yīng)存儲(chǔ)在同一物理位置，便于管理和維護(hù)B.副本之間應(yīng)保持完全同步，以確保數(shù)據(jù)一致性C.可以根據(jù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載和網(wǎng)絡(luò)狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整副本的位置D.副本數(shù)量越多越好，能最大限度保證數(shù)據(jù)安全14、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性，常常采用冗余存儲(chǔ)的方式。假設(shè)一個(gè)關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)集需要確保在硬件故障時(shí)數(shù)據(jù)不丟失。以下哪種冗余存儲(chǔ)策略最適合這種需求？（）A.鏡像存儲(chǔ)B.奇偶校驗(yàn)存儲(chǔ)C.糾錯(cuò)編碼存儲(chǔ)D.以上策略結(jié)合使用15、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估至關(guān)重要。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)集，包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，即數(shù)據(jù)是否真實(shí)反映用戶行為B.數(shù)據(jù)的一致性，不同來源的數(shù)據(jù)是否相互匹配C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時(shí)間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性，數(shù)據(jù)在展示時(shí)的視覺效果16、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對(duì)某個(gè)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17、在大數(shù)據(jù)時(shí)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(gè)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(gè)大型的數(shù)據(jù)倉庫，所有部門共享使用B.為每個(gè)部門分別建立數(shù)據(jù)集市，滿足個(gè)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)18、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有很多優(yōu)點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫請(qǐng)求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）19、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）20、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21、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，除了手動(dòng)選擇和提取特征，還可以使用自動(dòng)特征工程的方法。假設(shè)我們有一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，以下哪種自動(dòng)特征工程的技術(shù)可能適用？（）A.自動(dòng)編碼器B.遺傳算法C.隨機(jī)森林D.以上技術(shù)都可能用于自動(dòng)特征工程22、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮系統(tǒng)的性能優(yōu)化。以下哪種方法對(duì)于提高大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用23、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于銷售業(yè)績的大數(shù)據(jù)集，需要展示不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷售趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具可能最適合？（）A.TableauB.ExcelC.PowerBID.Alloftheabove（以上皆是）24、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理時(shí)，為了處理缺失值，以下哪種方法較為常見？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.用平均值填充缺失值C.用中位數(shù)填充缺失值D.基于模型預(yù)測缺失值25、在大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)方面，數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)集，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進(jìn)行匿名化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)匿名化的說法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過鏈接攻擊等方式被重新識(shí)別C.在進(jìn)行匿名化處理時(shí)，需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護(hù)程度D.不同的匿名化方法對(duì)數(shù)據(jù)的保護(hù)程度和可用性影響不同二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何檢測金融欺詐行為。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)壓縮？3、（本題5分）解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分。4、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化能源生產(chǎn)過程。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）根據(jù)某城市的共享單車使用數(shù)據(jù)，優(yōu)化單車投放點(diǎn)。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在乒乓球館中的應(yīng)用，如乒乓球器材銷售分析、球員訓(xùn)練效果評(píng)估，以及乒乓球賽事的組織策劃。3、（本題5分）根據(jù)某金融機(jī)構(gòu)的客戶分層數(shù)據(jù)，提供差異化服務(wù)。4、（本題5分）根據(jù)某電商平臺(tái)的商品退貨數(shù)據(jù)，分析原因，降低退貨率。5、（本題5分）分析某快遞公司的包裹投遞數(shù)據(jù)，提高投遞準(zhǔn)確率和及時(shí)性。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）用Pyth