嘉興南洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)英語》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁嘉興南洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)英語》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實2、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是3、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式存儲系統(tǒng)的節(jié)點之間通常通過網(wǎng)絡(luò)進行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓撲B.環(huán)形拓撲C.總線拓撲D.樹形拓撲4、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對模型性能影響不大5、在大數(shù)據(jù)隱私保護中，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，哪一項是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結(jié)果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護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6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)7、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個廣泛使用的開源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點分為主節(jié)點和從節(jié)點，主節(jié)點負責(zé)數(shù)據(jù)存儲，從節(jié)點負責(zé)計算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴展性，可以輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常涵蓋整個企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務(wù)部門或主題B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)粒度較粗，數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉庫D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源相同，沒有區(qū)別9、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)或框架經(jīng)常被使用？（）A.OpenCVB.TensorFlowC.PyTorchD.以上都是10、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)一個能源公司想要通過大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析能源設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障B.監(jiān)測用戶的能源使用習(xí)慣，提供節(jié)能建議C.優(yōu)化能源分配和調(diào)度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運用，實現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化11、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設(shè)一個大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引12、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有很多優(yōu)點。假設(shè)一個應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫請求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）13、在進行大數(shù)據(jù)處理時，內(nèi)存計算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢。以下哪項不是Spark的優(yōu)勢？（）A.更快的計算速度B.更好的容錯性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用14、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營銷。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營銷中的作用，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場趨勢，幫助商家提前準(zhǔn)備庫存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷只能針對新用戶，對老用戶效果不佳D.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁面布局和流程15、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合。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，完成后無需再進行維護和更新16、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對數(shù)據(jù)進行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進行定制化處理17、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.負責(zé)設(shè)計和實施數(shù)據(jù)分析項目，解決業(yè)務(wù)問題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，無需了解業(yè)務(wù)背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，提升分析能力18、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可視化對于理解和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。假設(shè)要展示一個城市在一年中不同區(qū)域的交通流量變化情況，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這種時空數(shù)據(jù)的模式和趨勢？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖19、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個重要的框架。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)集群使用YARN進行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.支持多種計算框架在同一集群上運行B.對內(nèi)存和CPU資源進行精細的管理和分配C.負責(zé)數(shù)據(jù)的存儲和管理D.提供了資源隔離和共享機制20、大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用可以提高管理效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在人力資源中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析員工數(shù)據(jù)進行人才選拔和招聘B.有助于制定個性化的員工培訓(xùn)和發(fā)展計劃C.大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用會導(dǎo)致員工個人隱私泄露的風(fēng)險增加D.能夠優(yōu)化員工的工作安排和團隊組合二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標(biāo)。2、（本題5分）列舉一些大數(shù)據(jù)在氣象預(yù)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)法律法規(guī)的重要性。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在臺球廳中的應(yīng)用，如臺球桌維護管理、顧客消費習(xí)慣分析，以及臺球比賽的組織安排。2、（本題5分）研究某電商平臺的商品評論熱度數(shù)據(jù)，挖掘熱門商品。3、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在攀巖館中的應(yīng)用，如攀巖路線設(shè)計優(yōu)化、攀巖者安全管理，以及攀巖裝備的銷售分析。4、（本題5分）分析某在線旅游平臺的旅游保險理賠數(shù)據(jù)，優(yōu)化保險條款。5、（本題5分）研究某在線視頻