上海紐約大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁上海紐約大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析技術(shù)》

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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時(shí)，以下哪種特征提取方法效果較好？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同2、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析中，時(shí)間序列預(yù)測是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測未來的價(jià)格走勢(shì)。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林3、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。假設(shè)有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)4、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5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark因其高效的性能而備受青睞。假設(shè)我們要處理一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行復(fù)雜的迭代計(jì)算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持內(nèi)存計(jì)算，大大提高了計(jì)算速度B.提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù)，對(duì)于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯(cuò)機(jī)制，能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障6、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，身份認(rèn)證和訪問控制是重要的防護(hù)措施。以下關(guān)于身份認(rèn)證和訪問控制的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.身份認(rèn)證用于驗(yàn)證用戶的身份，常見的方法包括密碼、指紋識(shí)別等B.訪問控制決定用戶對(duì)數(shù)據(jù)和資源的訪問權(quán)限，基于角色的訪問控制是一種常見的方式C.一旦用戶通過身份認(rèn)證，就應(yīng)該賦予其對(duì)所有數(shù)據(jù)的無限制訪問權(quán)限D(zhuǎn).多因素身份認(rèn)證可以提高身份驗(yàn)證的安全性和可靠性7、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的選擇，正確的是：（）A.建立一個(gè)大型的數(shù)據(jù)倉庫，所有部門共享使用B.為每個(gè)部門分別建立數(shù)據(jù)集市，滿足個(gè)性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉庫，再根據(jù)部門需求從倉庫中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境，應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)8、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用需要存儲(chǔ)大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫9、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提?。浚ǎ〢.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析10、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像等。假設(shè)我們有大量的產(chǎn)品評(píng)論文本數(shù)據(jù)，想要提取其中的關(guān)鍵信息。以下哪種技術(shù)最適用？（）A.數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式B.自然語言處理（NLP）技術(shù)，理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，對(duì)文本進(jìn)行分類D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢語言，篩選出關(guān)鍵文本11、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度，以下哪種技術(shù)較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗12、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13、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.MapReduce14、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(gè)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15、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個(gè)新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯(cuò)誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時(shí)處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯(cuò)機(jī)制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運(yùn)行在Hadoop集群上，無法獨(dú)立部署16、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要用到數(shù)據(jù)挖掘算法。以下關(guān)于決策樹算法和聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.決策樹算法可以用于分類和預(yù)測，聚類算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹算法生成的結(jié)果易于理解和解釋，聚類算法的結(jié)果相對(duì)較難解釋C.決策樹算法需要事先指定類別標(biāo)簽，聚類算法不需要D.聚類算法的計(jì)算復(fù)雜度通常比決策樹算法低17、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18、假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測用戶的購買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘19、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有優(yōu)缺點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。以下關(guān)于存儲(chǔ)方式的選擇，正確的是：（）A.行式存儲(chǔ)，因?yàn)樽x取整行數(shù)據(jù)速度快B.列式存儲(chǔ)，能夠提高特定列數(shù)據(jù)的查詢效率C.混合存儲(chǔ)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)動(dòng)態(tài)選擇存儲(chǔ)方式D.存儲(chǔ)方式對(duì)查詢性能影響不大，可以隨意選擇20、對(duì)于一個(gè)需要實(shí)時(shí)處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，例如實(shí)時(shí)監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在能源市場預(yù)測中的方法。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)分析的挑戰(zhàn)和解決方案。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在人力資源規(guī)劃中的應(yīng)用。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)旅游行業(yè)的個(gè)性化服務(wù)有何幫助？5、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)營銷中的應(yīng)用。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用，如人才招聘、員工績效評(píng)估，以及數(shù)據(jù)的客觀性和公正性。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在圖書館中的應(yīng)用，如圖書借閱趨勢(shì)分析、讀者需求預(yù)測，以及館藏資源的優(yōu)化配置。3、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在臺(tái)球廳中的應(yīng)用，如臺(tái)球桌維護(hù)管理、顧客消費(fèi)習(xí)慣分析，以及臺(tái)球比賽的組織安排。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在公務(wù)員培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用，如考試題型分析、學(xué)員能力評(píng)估，以及培訓(xùn)課程的優(yōu)化設(shè)計(jì)。5、（本題5分）根據(jù)某城市的路燈使用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能照明。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫