四川西南航空職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)課程實踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁四川西南航空職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)技術(shù)課程實踐》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、大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲架構(gòu)可以提高數(shù)據(jù)的存儲容量和可靠性B.云存儲架構(gòu)可以提供靈活的存儲服務(wù)和高可用性C.集中式存儲架構(gòu)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和管理D.大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本2、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效？（）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)字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析3、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表類型較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.矩形樹圖D.以上都是4、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個關(guān)鍵問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集存在大量的缺失值、錯誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)備份5、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。假設(shè)有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)6、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題C.技術(shù)人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足7、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時間、交易金額、交易地點等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時間段內(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8、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲，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）9、大數(shù)據(jù)的安全管理包括多個方面。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)存儲了大量的商業(yè)機(jī)密和客戶信息。以下哪種安全措施對于防止數(shù)據(jù)泄露最為關(guān)鍵？（）A.網(wǎng)絡(luò)防火墻B.數(shù)據(jù)加密C.用戶認(rèn)證和授權(quán)D.定期安全審計10、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)一個電商平臺需要提供個性化推薦，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11、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安全性要求極高的場景，自主訪問控制適用于一般場景12、對于一個需要處理大量文本數(shù)據(jù)的自然語言處理系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠進(jìn)行詞干提取和詞形還原？（）A.詞法分析工具B.句法分析工具C.語義理解工具D.以上都不是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)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的過濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行定制化處理15、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設(shè)有一個舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺和軟件架構(gòu)上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進(jìn)行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關(guān)鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進(jìn)行測試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在航空航天領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在影視制作中的應(yīng)用。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用。4、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在共享單車管理中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含文本評論數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行主題模型分析，找出主要的討論主題。2、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個分布式的電商庫存管理系統(tǒng)，實時更新庫存信息，處理庫存的增減操作，并確保數(shù)據(jù)的一致性。3、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含手機(jī)流量套餐使用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出流量超支最多的5個用戶，并計算他們的平均超支流量。4、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含用戶搜索關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出熱門搜索趨勢，并預(yù)測未來的搜索熱點。5、（本題5分）運用Java語言和Kylin多維分析引擎，對存儲在Hadoop中的銷售訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，例如按月份和地區(qū)分析銷售額的變化趨勢。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）綜合研究大數(shù)據(jù)在游戲行業(yè)的應(yīng)用，如玩家行為分析、游戲優(yōu)化，以及虛擬世界