株洲師范高等?？茖W(xué)校《大數(shù)據(jù)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份2、大數(shù)據(jù)治理是確保大數(shù)據(jù)有效利用和管理的重要環(huán)節(jié)。關(guān)于大數(shù)據(jù)治理的框架和流程，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)治理包括制定策略、建立組織架構(gòu)、明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和流程等方面B.數(shù)據(jù)治理流程通常涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)劃、獲取、存儲(chǔ)、使用和銷毀等階段C.大數(shù)據(jù)治理只需關(guān)注技術(shù)層面，無需考慮組織文化和人員因素D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估機(jī)制和數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機(jī)制是大數(shù)據(jù)治理的重要組成部分3、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析4、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價(jià)值的特征，特征提取是通過某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能5、大數(shù)據(jù)的安全管理包括多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)存儲(chǔ)了大量的商業(yè)機(jī)密和客戶信息。以下哪種安全措施對(duì)于防止數(shù)據(jù)泄露最為關(guān)鍵？（）A.網(wǎng)絡(luò)防火墻B.數(shù)據(jù)加密C.用戶認(rèn)證和授權(quán)D.定期安全審計(jì)6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理需求日益增加。假設(shè)一個(gè)金融交易系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce7、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中，差分隱私是一種常用的技術(shù)。以下關(guān)于差分隱私的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結(jié)果中不泄露個(gè)體的敏感信息C.差分隱私的保護(hù)程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作8、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術(shù)手段。假設(shè)有一個(gè)電商網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經(jīng)常被一起購買，從而進(jìn)行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關(guān)聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法10、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢(shì)？（）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11、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)，例如車輛的移動(dòng)軌跡，以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持？（）A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機(jī)器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉庫12、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。以下關(guān)于協(xié)同過濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.協(xié)同過濾推薦算法依賴用戶的行為數(shù)據(jù)，基于內(nèi)容的推薦算法依賴物品的特征B.協(xié)同過濾推薦算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響，基于內(nèi)容的推薦算法則相對(duì)較少C.基于內(nèi)容的推薦算法能夠?yàn)樾掠脩籼峁┯行У耐扑]，協(xié)同過濾推薦算法對(duì)新用戶存在冷啟動(dòng)問題D.協(xié)同過濾推薦算法的推薦結(jié)果多樣性通常比基于內(nèi)容的推薦算法好13、大數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析和展示中具有重要作用。關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)和挑戰(zhàn)，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的形式呈現(xiàn)給用戶，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和趨勢(shì)B.挑戰(zhàn)之一是如何在有限的屏幕空間內(nèi)展示海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)保持信息的清晰和可理解性C.另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何根據(jù)用戶的需求和分析目的，選擇合適的可視化圖表和交互方式D.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性14、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施過程中，項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下哪個(gè)階段在項(xiàng)目管理中最為關(guān)鍵？（）A.需求分析B.設(shè)計(jì)開發(fā)C.測(cè)試上線D.運(yùn)維監(jiān)控15、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布，以下哪種方法常用于檢測(cè)異常值？（）A.基于距離的方法B.基于密度的方法C.3σ原則D.以上都不是16、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)日益嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)公司在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種做法符合合規(guī)要求？（）A.在未獲得用戶明確同意的情況下，將用戶數(shù)據(jù)用于第三方營銷B.對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理后，無需再遵循隱私法規(guī)C.建立完善的數(shù)據(jù)隱私管理制度，定期進(jìn)行合規(guī)審計(jì)D.只要數(shù)據(jù)不涉及敏感信息，就可以隨意使用17、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用18、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(cuò)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(píng)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)19、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉庫B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫C.混合數(shù)據(jù)倉庫D.以上都不合適20、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)可視化工具也不斷發(fā)展。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的選擇因素，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.應(yīng)考慮工具對(duì)不同數(shù)據(jù)源的支持能力，以便能夠整合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析B.工具的交互性和用戶體驗(yàn)對(duì)于用戶深入探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)洞察非常重要C.可視化工具的價(jià)格是選擇的唯一決定性因素，應(yīng)選擇價(jià)格最低的工具D.工具的可擴(kuò)展性和與其他系統(tǒng)的集成能力也是需要考慮的因素之一21、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是非常重要的問題，以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要采用多種技術(shù)，如加密、訪問控制、匿名化等B.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力22、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）23、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會(huì)存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理24、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預(yù)測(cè)性分析、規(guī)范性分析等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預(yù)測(cè)性分析用于預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動(dòng)方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析25、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)治理，在大數(shù)據(jù)中的重要性體現(xiàn)在哪里？2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在氣象數(shù)據(jù)融合中的作用。3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化中的應(yīng)用。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化供應(yīng)鏈管理？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究某城市的垃圾處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化垃圾處理流程，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在五金行業(yè)的應(yīng)用，如產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、庫存周轉(zhuǎn)率提升，以及客戶定制需求的滿足。3、（本題5分）分析某社交媒體平臺(tái)的用戶活躍度數(shù)據(jù)，增加用戶留存率。4、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在輪滑場中的應(yīng)用，如輪滑鞋租賃管理、玩家技術(shù)水平評(píng)估，以及輪滑活動(dòng)的組織推廣。5、（本題5分）分析某電商平臺(tái)的商品退換貨政策效果數(shù)據(jù)，優(yōu)化政策。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Ha