西南政法大學(xué)《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
西南政法大學(xué)《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
西南政法大學(xué)《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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《大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷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2分,共30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)處理中,常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個非常大的數(shù)據(jù)集,為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果,以下哪種采樣方法可能比較合適?()A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove(以上皆是)2、在大數(shù)據(jù)存儲中,列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點(diǎn)。如果主要進(jìn)行頻繁的列查詢操作,以下哪種存儲方式更合適?()A.列式存儲B.行式存儲C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小3、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,身份認(rèn)證和訪問控制是重要的防護(hù)措施。以下關(guān)于身份認(rèn)證和訪問控制的描述,哪一項是錯誤的?()A.身份認(rèn)證用于驗(yàn)證用戶的身份,常見的方法包括密碼、指紋識別等B.訪問控制決定用戶對數(shù)據(jù)和資源的訪問權(quán)限,基于角色的訪問控制是一種常見的方式C.一旦用戶通過身份認(rèn)證,就應(yīng)該賦予其對所有數(shù)據(jù)的無限制訪問權(quán)限D(zhuǎn).多因素身份認(rèn)證可以提高身份驗(yàn)證的安全性和可靠性4、在大數(shù)據(jù)項目實(shí)施過程中,項目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的敘述,錯誤的是()A.需要明確項目目標(biāo)和需求,制定詳細(xì)的項目計劃B.風(fēng)險管理是大數(shù)據(jù)項目管理的重要環(huán)節(jié),但不是必需的C.項目團(tuán)隊的溝通和協(xié)作對于項目的成功實(shí)施非常關(guān)鍵D.要對項目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評估5、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(yùn)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(yùn)輸?shù)淖饔糜邢?、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中,支持向量機(jī)(SVM)是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類,以下關(guān)于SVM的特點(diǎn),哪一項是不正確的?()A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù),通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類7、在大數(shù)據(jù)存儲方面,NoSQL數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比,具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢。以下哪項不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要特點(diǎn)?()A.支持復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.良好的可擴(kuò)展性D.高并發(fā)讀寫性能8、在大數(shù)據(jù)處理中,常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個來源的數(shù)據(jù),包含相同或相似的信息,但格式和字段名稱不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合?()A.ETL(Extract,Transform,Load)B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove(以上皆是)9、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(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10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。如果要將大量數(shù)據(jù)從一個存儲系統(tǒng)遷移到另一個存儲系統(tǒng),以下哪個因素對遷移效率影響最大?()A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮比C.存儲系統(tǒng)的類型D.數(shù)據(jù)的格式11、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時,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)最適合這個任務(wù)?()A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類12、大數(shù)據(jù)處理框架有很多,如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較,哪一項是不正確的?()A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計算方面具有優(yōu)勢,處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù),而Spark更適合處理實(shí)時流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行13、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時,需要選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。如果數(shù)據(jù)量非常大,且需要進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練,以下哪種工具較為合適?()A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS14、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時,自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述,正確的是?()A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司收集了大量用戶的個人信息用于數(shù)據(jù)分析,但需要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)不太適合用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私?()A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.直接公開原始數(shù)據(jù)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)醫(yī)療影像診斷的發(fā)展?2、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)分析的主要流程。3、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何改善醫(yī)療資源分配不均的問題。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)有一個包含金融交易數(shù)據(jù)的文件,使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫,計算不同交易品種的風(fēng)險指標(biāo)(如波動率)。2、(本題5分)運(yùn)用Java語言和Kylin多維分析引擎,對存儲在Hadoop中的用戶瀏覽網(wǎng)頁的停留時間數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析,例如按網(wǎng)頁類型和用戶年齡分析用戶的關(guān)注度。3、(本題5分)使用SparkSQL,對一個包含用戶行為日志的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,找出用戶在不同頁面的停留時間和跳轉(zhuǎn)路徑。4、(本題5分)使用Python的PyTorch庫,對一個大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對圖像中特定目標(biāo)的識別和定位。5、(本題5分)使用Python的Dask庫,對一個大規(guī)模的數(shù)值數(shù)據(jù)集進(jìn)行并行計算,計算數(shù)據(jù)集的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。四、綜合分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)探討

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