廊坊衛(wèi)生職業(yè)學院《大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁廊坊衛(wèi)生職業(yè)學院

《大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來提高分析的準確性？（）A.作者的社交關系B.文本發(fā)布的時間C.文本的長度D.以上因素都可能對提高情感分析的準確性有幫助2、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架的容錯性非常重要。以下關于分布式計算框架容錯性的描述，哪一項是錯誤的？（）A.容錯性可以確保在節(jié)點故障時任務仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復機制是實現(xiàn)容錯性的重要手段C.分布式計算框架的容錯性會增加系統(tǒng)的復雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實現(xiàn)完美的容錯性，無需軟件層面的支持3、在大數(shù)據(jù)可視化中，當需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關系和趨勢時，以下哪種圖表類型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.餅圖4、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應用能夠提升服務質(zhì)量，以下關于大數(shù)據(jù)在電信中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡資源配置，提升網(wǎng)絡性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應用主要集中在客戶服務方面，對網(wǎng)絡運營的作用有限D(zhuǎn).能夠識別欺詐行為，保障用戶權益5、假設要對海量的圖像數(shù)據(jù)進行分類和識別，以下哪種深度學習模型通常表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.生成對抗網(wǎng)絡D.長短時記憶網(wǎng)絡6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護至關重要。以下哪種技術或方法常用于保護數(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7、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)隱私保護變得越來越重要，以下關于數(shù)據(jù)隱私保護的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問控制等技術B.數(shù)據(jù)隱私保護需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機制C.數(shù)據(jù)隱私保護只需要關注個人數(shù)據(jù)的保護，不需要關注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護D.數(shù)據(jù)隱私保護需要用戶、企業(yè)和政府共同努力8、在構建大數(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階段的輸出結果總是相同的結構B.MapReduce只能處理結構化數(shù)據(jù)C.Map階段負責數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負責數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)9、在大數(shù)據(jù)分析中，為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時間序列分析D.以上都是10、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應用。假設一個企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進行復雜的數(shù)據(jù)分析和機器學習任務。以下關于Hadoop和Spark的特點和適用場景，哪一項是錯誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務B.Spark適合處理實時流數(shù)據(jù)，迭代計算和交互式查詢C.Hadoop的計算速度通常比Spark快，尤其對于小數(shù)據(jù)量的計算D.Spark可以在內(nèi)存中進行計算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率11、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關鍵作用。假設要從一個包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細分群體，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個任務？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法12、在大數(shù)據(jù)安全領域，訪問控制是保護數(shù)據(jù)的重要手段。以下關于訪問控制的描述，錯誤的是？（）A.訪問控制可以防止未經(jīng)授權的用戶訪問數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問控制是一種常見的訪問控制策略C.訪問控制只適用于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，對文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無效D.訪問控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設置不同的權限級別13、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要任務。以下關于基于統(tǒng)計的異常檢測方法和基于機器學習的異常檢測方法的比較，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通常假設數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機器學習的方法不需要B.基于機器學習的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計的方法計算復雜度較低，基于機器學習的方法計算復雜度較高D.基于機器學習的方法檢測結果的解釋性通常比基于統(tǒng)計的方法好14、在處理大數(shù)據(jù)時，資源管理和調(diào)度是關鍵問題。假設有一個大數(shù)據(jù)集群，包含多個計算節(jié)點和存儲節(jié)點，需要高效地分配資源給不同的任務。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）15、對于一個需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關系進行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是16、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設一個企業(yè)擁有多個業(yè)務系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫和文件中，缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項不是數(shù)據(jù)治理的主要目標？（）A.確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的訪問速度C.保障數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性D.促進數(shù)據(jù)的共享和流通17、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)壓縮技術可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關于無損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項是錯誤的？（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮，文本數(shù)據(jù)適合無損壓縮D.無損壓縮的算法復雜度通常比有損壓縮低18、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)科學家需要具備多種技能。以下哪一項不是數(shù)據(jù)科學家必備的技能？（）A.統(tǒng)計學知識B.編程能力C.藝術設計能力D.業(yè)務領域知識19、隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結構化數(shù)據(jù)時，以下哪種技術通常被用于高效存儲和快速檢索？（）A.關系型數(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20、大數(shù)據(jù)存儲技術的發(fā)展趨勢包括分布式存儲、云存儲、對象存儲等，以下關于大數(shù)據(jù)存儲技術發(fā)展趨勢的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲可以提高數(shù)據(jù)的存儲容量和可靠性B.云存儲可以提供靈活的存儲服務和高可用性C.對象存儲適用于存儲大規(guī)模非結構化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術的發(fā)展趨勢只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在物流運輸路徑優(yōu)化中的應用。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣關系的動態(tài)更新機制。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在個性化醫(yī)療中的應用。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)如何助力電商行業(yè)實現(xiàn)精準營銷，包括用戶畫像、個性化推薦等，并研究相關的技術和算法。2、（本題5分）研究某視頻網(wǎng)站的用戶觀看時長和偏好數(shù)據(jù)，制作更受歡迎的視頻內(nèi)容。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在鐘表行業(yè)的應用，如消費者偏好分析、生產(chǎn)工藝改進，以及品牌價值的評估。4、（本題5分）分析某城市的公共交通刷卡數(shù)據(jù)，了解市民的出行規(guī)律，優(yōu)化公交線路。5、（本題5分）對一家電商企業(yè)的客戶投訴數(shù)據(jù)進行分析，改進售后服務質(zhì)量。四、編程題（本大題