湖北汽車工業(yè)學(xué)院科技學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)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頁湖北汽車工業(yè)學(xué)院科技學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)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)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域，沒有相互交叉和融合的部分2、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無關(guān)3、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場預(yù)測時，以下哪種方法可以考慮多個因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時間序列分析4、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說法，錯誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對象歸為一組，與分類不同，聚類不需要事先知道類別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時會丟失數(shù)據(jù)中的重要信息5、在大數(shù)據(jù)的時間序列分析中，季節(jié)性是一個常見的特征。假設(shè)我們有一個銷售數(shù)據(jù)的時間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸6、在選擇大數(shù)據(jù)處理框架時，需要考慮多個因素。以下哪一項(xiàng)不是選擇框架時應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.計(jì)算復(fù)雜度C.開發(fā)成本D.框架的流行程度7、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8、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個公司需要對員工的個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時又要保護(hù)員工的隱私。以下哪種技術(shù)可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.同態(tài)加密B.哈希函數(shù)C.數(shù)字簽名D.數(shù)據(jù)脫敏9、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度，以下哪種技術(shù)較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗10、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個類別，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機(jī)D.支持向量機(jī)11、在大數(shù)據(jù)處理中，為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲量和傳輸帶寬，以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份12、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個電商平臺的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時，需要確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點(diǎn)之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)復(fù)制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取13、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)我們有一個包含不同量級特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對模型的影響具有可比性14、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)我們有一個包含個人敏感信息的數(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別C.在進(jìn)行匿名化處理時，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數(shù)據(jù)的保護(hù)程度和可用性影響不同15、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織16、大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于能源需求預(yù)測和能源管理，提高能源利用效率和節(jié)約能源B.大數(shù)據(jù)可以用于能源生產(chǎn)的優(yōu)化和調(diào)度，提高能源生產(chǎn)的效率和可靠性C.大數(shù)據(jù)可以用于能源市場的分析和預(yù)測，提高能源市場的競爭力和穩(wěn)定性D.大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)能源企業(yè)，不能應(yīng)用于新能源企業(yè)17、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購買行為進(jìn)行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦18、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個重要的方向。假設(shè)要通過分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析19、在大數(shù)據(jù)的圖計(jì)算中，PageRank算法常用于評估網(wǎng)頁的重要性。假設(shè)一個網(wǎng)絡(luò)由多個網(wǎng)頁組成，形成一個有向圖。以下關(guān)于PageRank算法的原理，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.根據(jù)網(wǎng)頁的鏈接數(shù)量計(jì)算重要性B.考慮網(wǎng)頁的內(nèi)容質(zhì)量和鏈接數(shù)量來計(jì)算重要性C.通過模擬隨機(jī)瀏覽者在網(wǎng)頁之間的跳轉(zhuǎn)來計(jì)算重要性D.只關(guān)注網(wǎng)頁的入鏈數(shù)量，不考慮出鏈20、在大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)中，混合存儲模式逐漸受到關(guān)注。以下關(guān)于混合存儲的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.混合存儲結(jié)合了傳統(tǒng)磁盤存儲和新興的閃存存儲的優(yōu)勢B.它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率和重要性，將數(shù)據(jù)動態(tài)地分配到不同的存儲介質(zhì)上C.混合存儲能夠提高存儲系統(tǒng)的性能和成本效益，但管理復(fù)雜度較低D.對于經(jīng)常訪問的熱數(shù)據(jù)，可以存儲在閃存中，以提高訪問速度二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋MapReduce如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)對心理健康評估的幫助是什么？3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場分析中的方法。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在法律行業(yè)的應(yīng)用。5、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化水資源調(diào)配？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)某在線醫(yī)療平臺的患者復(fù)診數(shù)據(jù)，評估治療效果和患者滿意度。2、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺的醫(yī)生診療數(shù)據(jù)，評估醫(yī)療質(zhì)量，規(guī)范醫(yī)療行為。3、（本題5分）對一家零售企業(yè)的會員消費(fèi)積分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定會員權(quán)益。4、（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)練效果評估，以及乒乓球賽事的組織策劃。5、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在飼料行業(yè)的應(yīng)用，如飼料配方優(yōu)化、動物生長數(shù)據(jù)監(jiān)測，以及飼料市場的需求變化分析。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，對一個包含在線教育平臺學(xué)