黑龍江東方學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)》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頁黑龍江東方學(xué)院

《大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)》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20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，地理信息系統(tǒng)（GIS）與大數(shù)據(jù)的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于GIS與大數(shù)據(jù)結(jié)合的優(yōu)勢，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.能夠處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)B.可以進(jìn)行更精確的地理空間分析C.有助于發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中的隱藏模式D.會降低地理信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率2、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)單元3、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來實(shí)現(xiàn)4、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個企業(yè)需要存儲和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合5、對于一個需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是6、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值時，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.主成分分析C.異常檢測算法D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化7、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。假設(shè)有一個高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）8、在大數(shù)據(jù)存儲中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫9、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(shí)施10、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景不斷擴(kuò)展，包括智慧城市的建設(shè)。假設(shè)要通過分析城市的各種數(shù)據(jù)，如交通、能源、環(huán)境等，來提高城市的運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量。以下哪種數(shù)據(jù)融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數(shù)據(jù)融合和時空分析B.數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結(jié)合使用11、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)12、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時，情感分析是一個常見的任務(wù)。假設(shè)我們有大量的微博文本數(shù)據(jù)，需要判斷每條微博所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析？（）A.基于詞典的方法，根據(jù)預(yù)定義的情感詞庫進(jìn)行判斷B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使用分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分類D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求13、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，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時間過長B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會出現(xiàn)在分布式計(jì)算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜14、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的分布和概率密度，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.概率密度圖B.核密度估計(jì)圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項(xiàng)目管理方法B.團(tuán)隊(duì)成員需要具備跨領(lǐng)域的知識和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項(xiàng)目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機(jī)制D.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的周期較短，通常能夠在短時間內(nèi)完成并交付成果16、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)17、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法18、大數(shù)據(jù)中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來識別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來檢測異常D.異常檢測的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況19、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，精準(zhǔn)營銷是一個重要領(lǐng)域。如果要根據(jù)用戶的實(shí)時行為進(jìn)行實(shí)時的個性化推薦，以下哪種技術(shù)架構(gòu)較為合適？（）A.離線計(jì)算架構(gòu)B.實(shí)時計(jì)算架構(gòu)C.混合計(jì)算架構(gòu)D.以上都不合適20、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測模型需要不斷評估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個銷售預(yù)測模型，以下哪種方法最適合評估模型的性能？（）A.比較預(yù)測值與實(shí)際值的差異，計(jì)算均方誤差等指標(biāo)B.觀察模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時間，訓(xùn)練時間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準(zhǔn)確性二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理有何幫助？2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何助力精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展？3、（本題5分）簡述在大數(shù)據(jù)中處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)。4、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)如何輔助金融市場預(yù)測。5、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用。三、綜合分析題（本大題共5個小題，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)在成人教育行業(yè)的應(yīng)用，如學(xué)習(xí)資源推送、學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤，以及教育質(zhì)量的提升。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在餐飲行業(yè)的應(yīng)用，如菜品推薦、食材采購優(yōu)化，以及餐廳經(jīng)營的數(shù)據(jù)分析。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在攀巖館中的應(yīng)用，如攀巖路線設(shè)計(jì)優(yōu)化、攀巖者安全管理，以及攀巖裝備的銷售分析。5、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在科研領(lǐng)域的應(yīng)用，如科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、跨學(xué)科研究，以及數(shù)據(jù)的可重復(fù)性和可信度。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線音樂平