北京外國語大學(xué)《大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、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，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析能源消耗數(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，對新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測能源設(shè)備的運行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患2、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進行分區(qū)。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個字段的值進行分區(qū)存儲，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）3、在大數(shù)據(jù)存儲和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項是錯誤的？（）A.強一致性要求所有節(jié)點在任何時刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點上存在差異，但最終會達(dá)到一致C.最終一致性是指經(jīng)過一段時間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致狀態(tài)D.一致性模型對系統(tǒng)性能沒有影響，因此在設(shè)計系統(tǒng)時可以隨意選擇4、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉庫D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫5、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。假設(shè)我們有一個超市銷售數(shù)據(jù)集，需要挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以下關(guān)于Apriori算法的特點，哪一項是不正確的？（）A.基于頻繁項集的先驗知識進行挖掘B.計算復(fù)雜度較高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.能夠發(fā)現(xiàn)強關(guān)聯(lián)規(guī)則，但可能會忽略一些弱關(guān)聯(lián)規(guī)則D.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值不敏感6、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估是一個重要環(huán)節(jié)。如果數(shù)據(jù)存在大量的噪聲和異常值，會對后續(xù)的分析產(chǎn)生什么影響？（）A.可能導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差B.不會有任何影響，分析算法會自動處理C.會提高分析的效率和準(zhǔn)確性D.只會影響可視化效果，不影響分析模型7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見的并行方式。如果一個計算任務(wù)可以分解為多個相互獨立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可8、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進行了加密存儲，就無需擔(dān)心隱私問題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風(fēng)險D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護無法實現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意9、對于一個需要處理大量地理空間數(shù)據(jù)的交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的位置服務(wù)和路徑規(guī)劃？（）A.地理信息系統(tǒng)B.路徑規(guī)劃算法C.空間索引D.以上都是10、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，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險增加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11、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，新的編程模型不斷涌現(xiàn)。假設(shè)要開發(fā)一個高效的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序。以下哪種編程模型最適合提高開發(fā)效率和程序性能？（）A.傳統(tǒng)的面向過程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.基于特定大數(shù)據(jù)框架的編程模型12、大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個城市的交通管理部門想要利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數(shù)據(jù)B.道路攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)C.公交卡的刷卡記錄D.以上數(shù)據(jù)結(jié)合使用，綜合分析交通狀況13、在進行大數(shù)據(jù)分析時，需要選擇合適的評估指標(biāo)來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個指標(biāo)通常不適合作為主要評估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差14、大數(shù)據(jù)的發(fā)展對數(shù)據(jù)管理提出了新的要求。假設(shè)一個企業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長，以下關(guān)于數(shù)據(jù)管理策略的調(diào)整，正確的是：（）A.繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，增加硬件投入B.采用分布式的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫C.減少數(shù)據(jù)的收集和存儲，只保留關(guān)鍵數(shù)據(jù)D.不改變現(xiàn)有管理策略，等待技術(shù)成熟后再進行調(diào)整15、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點，哪一項描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲B.具有高可靠性和容錯性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動負(fù)載均衡二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在養(yǎng)老服務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)概要，在大數(shù)據(jù)中的作用是什么？3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在影視制作中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場分析中的方法。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個簡單的深度學(xué)習(xí)模型，對大量的圖像數(shù)據(jù)進行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。2、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的用戶搜索行為數(shù)據(jù)集進行搜索趨勢分析，找出熱門的搜索話題和變化趨勢。3、（本題5分）使用Python語言和Kafka消息隊列，構(gòu)建一個實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來自智能手表的健康監(jiān)測數(shù)據(jù)，如心率、血壓、睡眠質(zhì)量等，并進行實時數(shù)據(jù)分析和健康建議。4、（本題5分）用Python結(jié)合Flink框架，處理一個不斷生成的數(shù)據(jù)流，該數(shù)據(jù)流包含網(wǎng)站的訪問日志，需要實時計算每個頁面的訪問頻率，并將結(jié)果存儲到數(shù)據(jù)庫中。5、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個深度學(xué)習(xí)模型，對大量的語音數(shù)據(jù)進行識別和分類，例如區(qū)分不同人的聲音。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共4