華東理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)與失效分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁華東理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)與失效分析》

2023-2024學(xué)年第一學(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)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)字段的值來推測缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析2、在大數(shù)據(jù)的流處理框架中，F(xiàn)link相比其他框架具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢。假設(shè)我們需要處理實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流，以下關(guān)于Flink的優(yōu)勢，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.具有精確的一次處理語義，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.支持高效的狀態(tài)管理和容錯(cuò)機(jī)制C.只適用于小型的流處理任務(wù)D.提供了豐富的窗口操作和時(shí)間處理功能3、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)B.動(dòng)態(tài)可視化能夠?qū)崟r(shí)反映數(shù)據(jù)的變化，增強(qiáng)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過講述一個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺效果，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大4、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個(gè)性化推薦，提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺(tái)的營銷和推廣，提高品牌知名度和市場份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺(tái)，不適用于中小電商企業(yè)5、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序6、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)森林對(duì)不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機(jī)森林C.隨機(jī)森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)不需要進(jìn)行特殊處理D.調(diào)整隨機(jī)森林的參數(shù)可以提高對(duì)少數(shù)類別的分類性能7、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲(chǔ)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8、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖9、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Kafka常用于消息隊(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)性要求極高的消息10、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢包括分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.對(duì)象存儲(chǔ)適用于存儲(chǔ)大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種方法，如數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)對(duì)比等C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)處理的開始階段進(jìn)行，不需要在整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程中進(jìn)行D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系12、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(gè)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)13、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)多種多樣，以下關(guān)于常見大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)具有高容錯(cuò)性和高擴(kuò)展性B.NoSQL數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且具備強(qiáng)大的事務(wù)處理能力C.分布式列式數(shù)據(jù)庫能夠高效存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.對(duì)象存儲(chǔ)可以存儲(chǔ)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、視頻等14、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計(jì)量B.數(shù)據(jù)類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價(jià)值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理15、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，以下哪個(gè)階段需要與業(yè)務(wù)部門進(jìn)行密切溝通和協(xié)作？（）A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測試D.上線運(yùn)維16、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一17、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性要求日益嚴(yán)格。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私合規(guī)的措施，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.企業(yè)需要了解并遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如歐盟的GDPR、中國的網(wǎng)絡(luò)安全法等B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)，提高其合規(guī)意識(shí)和數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)，發(fā)現(xiàn)并整改潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)D.為了滿足合規(guī)要求，應(yīng)盡量避免收集和使用任何用戶數(shù)據(jù)18、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項(xiàng)說法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲(chǔ)和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無需再進(jìn)行維護(hù)和更新19、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過編寫復(fù)雜的算法來自動(dòng)完成，無需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對(duì)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換20、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價(jià)格，越貴越好21、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。以下哪種技術(shù)或方法常用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.訪問控制D.以上都是22、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場營銷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司想要通過大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費(fèi)金額B.客戶的社交媒體活動(dòng)和興趣愛好C.客戶的人口統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)23、大數(shù)據(jù)分析方法有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇C.分類分析用于預(yù)測數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別D.大數(shù)據(jù)分析只能使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法24、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一個(gè)包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個(gè)人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法25、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測和庫存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競爭力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明如何在大數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)約。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在物流成本控制中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)醫(yī)療影像診斷的發(fā)展？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺(tái)的患者康復(fù)數(shù)據(jù)，評(píng)估醫(yī)療效果。2、（本題5分）對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在新聞媒體行業(yè)的應(yīng)用，如新聞推薦、輿情分析，以及新聞?wù)鎸?shí)性的保障。4、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在電玩城的應(yīng)用，如游戲設(shè)備受歡迎程度分析、玩家消費(fèi)行為研究，以及電玩城活動(dòng)的策劃。5、（本題5分）對(duì)一家零售企業(yè)的線上線下銷售融合數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化銷售模式。四、編程題（