內(nèi)蒙古民族幼兒師范高等?？茖W(xué)校《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)內(nèi)蒙古民族幼兒師范高等?？茖W(xué)?！洞髷?shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作，完成后無(wú)需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門的協(xié)作和溝通2、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸效率C.數(shù)據(jù)壓縮只適用于文本數(shù)據(jù)，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)壓縮需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的壓縮算法4、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問(wèn)題時(shí)，以下哪種聚類算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感5、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問(wèn)控制的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問(wèn)控制可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問(wèn)控制是一種常見(jiàn)的訪問(wèn)控制策略C.訪問(wèn)控制只適用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，對(duì)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無(wú)效D.訪問(wèn)控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設(shè)置不同的權(quán)限級(jí)別6、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時(shí)響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能？（）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)，如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語(yǔ)句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化7、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過(guò)編寫(xiě)復(fù)雜的算法來(lái)自動(dòng)完成，無(wú)需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對(duì)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換8、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性需要得到保障。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)處理流程涉及多個(gè)步驟和系統(tǒng)。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)的一致性？（）A.在每個(gè)步驟結(jié)束時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證和修復(fù)B.建立中央數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，統(tǒng)一管理和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)C.采用自動(dòng)化的數(shù)據(jù)驗(yàn)證工具和流程D.以上方法結(jié)合使用，加強(qiáng)數(shù)據(jù)一致性管理9、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊，分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架，如MapReduce、Spark等10、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是11、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是12、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13、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見(jiàn)的圖計(jì)算模型包括有向圖、無(wú)向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問(wèn)題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無(wú)關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見(jiàn)的操作。假設(shè)一個(gè)公司要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)舊的存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到新的云平臺(tái)。以下哪個(gè)因素在數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中最為關(guān)鍵？（）A.遷移速度，盡快完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移B.數(shù)據(jù)完整性，確保數(shù)據(jù)在遷移過(guò)程中不丟失或損壞C.遷移成本，盡量降低遷移的費(fèi)用D.遷移后的兼容性，保證數(shù)據(jù)在新平臺(tái)能正常使用15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常涵蓋整個(gè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務(wù)部門或主題B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)粒度較粗，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細(xì)C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來(lái)源相同，沒(méi)有區(qū)別16、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問(wèn)題時(shí)，以下哪種特征提取方法效果較好？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同17、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個(gè)性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著18、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(chǎng)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(jiǎn)潔的文字說(shuō)明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語(yǔ)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋19、假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.決策樹(shù)B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘20、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點(diǎn)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.聚類分析B.異常檢測(cè)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類算法21、假設(shè)要對(duì)海量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識(shí)別，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型通常表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)22、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(cè)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(kù)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(jià)值，應(yīng)綜合實(shí)施23、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)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(gè)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(shì)B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對(duì)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24、大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施包括數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)備份等B.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度和價(jià)值進(jìn)行分級(jí)保護(hù)C.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)陌踩?，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)處理的安全D.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預(yù)案25、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評(píng)估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個(gè)候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用26、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(guò)程中，不存在于數(shù)據(jù)處理過(guò)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)27、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(guò)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28、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(wèn)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(shù)29、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過(guò)變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過(guò)變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對(duì)模型性能影響不大30、對(duì)于一個(gè)需要實(shí)時(shí)處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景，例如實(shí)時(shí)監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Spark的MLlib，對(duì)一個(gè)包含用戶信用評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)建模，預(yù)測(cè)用戶的信用違約概率。2、（本題5分）用Python語(yǔ)言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)緩存熱門新聞文章和相關(guān)評(píng)論。當(dāng)用戶訪問(wèn)時(shí)，優(yōu)先從緩存中獲取，提高加載速度。3、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含電商用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶在瀏覽過(guò)程中的行為模式。4、（本題5分）利用Hadoop的資源隔離機(jī)制，為不同類型的任務(wù)（如計(jì)算密集型、I/O密集型）分配獨(dú)立的資源，提高集群的整體性能。5、（本題5分）基于Hive，對(duì)一個(gè)包含用戶搜索歷史數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出用戶的搜索興趣演變趨勢(shì)。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共2