自貢職業(yè)技術學院《大數據信息安全》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁自貢職業(yè)技術學院《大數據信息安全》

2023-2024學年第一學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中，只有一項是符合題目要求的．）1、假設要對大量的音頻數據進行分析和處理，以下哪種技術或工具可能會被用到？（）A.語音識別技術B.音頻處理庫C.深度學習框架D.以上都是2、在處理海量文本數據時，自然語言處理技術常常被應用。以下關于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計算簡單，詞嵌入模型訓練相對復雜D.詞袋模型在處理短文本時效果較好，詞嵌入模型更適合長文本3、在大數據的存儲和管理中，數據壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。假設一個包含大量重復數據的數據集。以下哪種數據壓縮算法最能有效地減少數據量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術編碼4、假設要對大數據進行預測分析，例如預測股票價格走勢，以下哪種機器學習算法可能會表現較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林5、在構建大數據系統時，需要考慮數據的一致性和可靠性。假設一個電商平臺的大數據系統，在處理訂單數據時，需要確保數據在多個節(jié)點之間的一致性和可靠性，以避免數據丟失或錯誤。以下哪種技術或方法最能有效地實現這一目標？（）A.數據復制和備份B.分布式事務處理C.數據壓縮和加密D.數據緩存和預取6、大數據中的數據挖掘技術旨在從海量數據中發(fā)現有價值的信息和模式。以下關于數據挖掘流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.數據挖掘首先要進行數據收集和預處理，包括數據清洗、轉換和集成B.接著選擇合適的數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規(guī)則挖掘等C.然后對挖掘結果進行評估和解釋，若結果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結果應用于實際業(yè)務中，為決策提供支持7、在大數據存儲方面，NoSQL數據庫與傳統的關系型數據庫相比，具有一些獨特的優(yōu)勢。以下哪項不是NoSQL數據庫的主要特點？（）A.支持復雜的關聯查詢B.靈活的數據模型C.良好的可擴展性D.高并發(fā)讀寫性能8、在大數據安全領域，訪問控制是重要的防護手段。假設一個企業(yè)的大數據平臺包含敏感的商業(yè)數據。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數據訪問權限B.強制訪問控制（MAC），基于系統的安全策略進行嚴格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據用戶角色分配權限D.以上三種模型結合使用，實現多層次的訪問控制9、在大數據存儲中，分布式數據庫系統具有很多優(yōu)點。假設一個應用需要處理高并發(fā)的讀寫請求，并且數據量巨大。以下哪種分布式數據庫系統可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）10、在大數據的存儲中，為了應對數據的快速增長，需要考慮可擴展性。假設一個數據量不斷增加的數據集，需要選擇一種能夠輕松擴展存儲容量的方案。以下哪種存儲架構最具有可擴展性？（）A.縱向擴展（ScaleUp）B.橫向擴展（ScaleOut）C.混合擴展D.以上架構都不具有可擴展性11、假設要對大量的時間序列數據進行預測，并且數據具有季節(jié)性和趨勢性，以下哪種方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是12、大數據中的實時流處理引擎如ApacheFlink在處理實時數據方面具有優(yōu)勢。以下關于Flink的特點，哪一項是不正確的？（）A.Flink支持精確一次的語義，確保數據處理的準確性和一致性B.它具有高吞吐和低延遲的性能，能夠快速處理大量的實時數據C.Flink只能處理流數據，不支持對歷史數據的批處理操作D.Flink提供了豐富的窗口函數和狀態(tài)管理機制，便于進行復雜的實時計算13、在大數據應用中，用戶畫像的構建是非常重要的。假設有一個電商平臺，需要為用戶構建畫像，以便進行精準營銷。以下哪種數據可以用于構建用戶畫像？（）A.用戶的購買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評價信息D.Alloftheabove（以上皆是）14、在大數據的并行計算中，數據分區(qū)是一個關鍵步驟。假設我們有一個大規(guī)模的數據集需要在多個節(jié)點上并行處理，以下哪種數據分區(qū)策略最能保證負載均衡？（）A.隨機分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實現負載均衡，取決于數據分布15、在大數據的背景下，數據血緣關系的追蹤變得重要。假設一個數據分析項目涉及多個數據轉換和處理步驟，需要清楚地了解數據的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數據的血緣關系？（）A.使用數據治理工具B.手動記錄數據的轉換過程C.基于元數據的追蹤D.以上方法結合使用16、當對大數據進行數據融合時，為了整合來自多個數據源的數據，以下哪種技術通常被采用？（）A.數據清洗B.數據轉換C.數據集成D.以上都是17、在大數據存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。假設一個數據倉庫主要用于大規(guī)模數據查詢和分析。以下關于存儲方式的選擇，正確的是：（）A.行式存儲，因為讀取整行數據速度快B.列式存儲，能夠提高特定列數據的查詢效率C.混合存儲，根據數據特點動態(tài)選擇存儲方式D.存儲方式對查詢性能影響不大，可以隨意選擇18、在大數據處理中，數據挖掘的過程包括數據準備、數據挖掘、結果解釋等步驟，以下關于數據挖掘過程的描述中，錯誤的是（）。A.數據準備包括數據清洗、數據集成、數據轉換等步驟B.數據挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關聯分析等C.結果解釋需要結合具體的業(yè)務背景和數據特點進行D.數據挖掘的過程只需要進行一次，不需要進行多次迭代和優(yōu)化19、在處理大規(guī)模數據的聚類問題時，以下哪種聚類算法對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20、大數據分析中的異常檢測是一項重要任務。假設要從一個網絡流量數據集中檢測出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網絡流量的異常檢測？（）A.基于統計的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結合使用二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋大數據如何評估房地產投資風險。2、（本題5分）大數據對農業(yè)保險的作用有哪些？3、（本題5分）說明大數據在游戲行業(yè)的應用。4、（本題5分）列舉大數據在電信詐騙防范中的應用。5、（本題5分）解釋大數據如何優(yōu)化供應鏈庫存管理。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某在線教育機構的教師教學數據，評估教學質量，提供培訓建議。2、（本題5分）綜合分析大數據技術在金融領域的應用，如風險評估、欺詐檢測，以及如何保障數據安全和隱私。3、（本題5分）探討大數據在法律領域的應用，如案例分析、法律預測，以及數據的合法性和合規(guī)性。4、（本題5分）分析大數據在蹦床館中的應用，如蹦床設備維護預警、顧客體驗反饋收集，以及蹦床課程的設置優(yōu)化。5、（本題5分）研究某電商平臺的商品圖片點擊率數據，優(yōu)化商品圖片展示。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運用Java語言和Presto分布式查詢引擎，對存儲在多個數據源（如Hive、S