興安職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
興安職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
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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。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁興安職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共30個小題,每小題1分,共30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)可視化中,當(dāng)需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)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2、在大數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面,面臨著諸多挑戰(zhàn)。對于大數(shù)據(jù)安全的措施和原則,以下說法錯誤的是:()A.采用加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸,以防止數(shù)據(jù)泄露B.實施嚴(yán)格的訪問控制策略,確保只有授權(quán)人員能夠訪問和處理數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護用戶隱私,但不能完全消除隱私風(fēng)險D.為了提高數(shù)據(jù)的可用性,應(yīng)盡量減少安全措施和限制,方便數(shù)據(jù)的共享和使用3、大數(shù)據(jù)的隱私保護是一個重要的問題。假設(shè)一個醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng),包含了患者的敏感醫(yī)療信息,需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的同時確?;颊唠[私不被泄露。以下哪種方法最能有效地保護數(shù)據(jù)隱私?()A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.訪問控制和權(quán)限管理D.以上方法結(jié)合使用4、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(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5、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時,需要考慮計算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)資源的動態(tài)分配和優(yōu)化?()A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計算平臺D.以上都是6、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析,并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜,以下哪種聚類算法可能更有效?()A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.以上都有可能7、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效?()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.對缺失值不做任何處理,直接進(jìn)行分析8、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說法,錯誤的是()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對象歸為一組,與分類不同,聚類不需要事先知道類別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量,同時會丟失數(shù)據(jù)中的重要信息9、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設(shè)一個計算任務(wù)可以被分解為多個子任務(wù),并在多個節(jié)點上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計算的效率?()A.隨機分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布10、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測、醫(yī)療影像分析、健康管理等,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的描述中,錯誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預(yù)測和預(yù)防,提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療影像分析,提高診斷的準(zhǔn)確性和速度C.大數(shù)據(jù)可以用于健康管理,幫助人們更好地管理自己的健康D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部,不能與其他機構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享11、對于一個需要處理大規(guī)模時空數(shù)據(jù)的物流大數(shù)據(jù)系統(tǒng),以下哪種技術(shù)能夠提供有效的軌跡分析和預(yù)測?()A.軌跡挖掘算法B.時空數(shù)據(jù)庫C.機器學(xué)習(xí)模型D.以上都是12、在大數(shù)據(jù)的并行計算中,數(shù)據(jù)分區(qū)是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個節(jié)點上并行處理,以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡?()A.隨機分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實現(xiàn)負(fù)載均衡,取決于數(shù)據(jù)分布13、在處理大數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述,哪一項是不正確的?()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)清洗可能包括對數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換14、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集,需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效?()A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖15、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉儲管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃,減少配送時間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié),對倉儲環(huán)節(jié)沒有影響D.能夠?qū)崟r監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)16、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Storm常用于實時流處理。以下關(guān)于Storm的特點,哪一項是錯誤的?()A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯17、在大數(shù)據(jù)存儲中,當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時,以下哪種數(shù)據(jù)庫更適合?()A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫18、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集,需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測?()A.基于規(guī)則的檢測,設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析,將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以,根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的19、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(jìn)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(jìn)行定制化處理20、在大數(shù)據(jù)存儲中,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,以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢?()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21、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)項目時,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作,完成后無需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門的協(xié)作和溝通22、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.對員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn),提高其合規(guī)意識和數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計,發(fā)現(xiàn)并整改潛在的合規(guī)風(fēng)險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)23、在處理大數(shù)據(jù)中的時間序列數(shù)據(jù)時,以下哪種模型常用于預(yù)測未來值?()A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型24、大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)通常需要具備可擴展性、高性能和高可靠性等特點。以下哪種存儲技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有較好的可擴展性?()A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,如MySQLB.分布式文件系統(tǒng),如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲架構(gòu)D.本地磁盤存儲25、在處理大數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理?()A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是26、在大數(shù)據(jù)項目中,性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)處理任務(wù)的執(zhí)行時間過長,以下哪種方法可能有助于提高性能?()A.增加計算資源B.優(yōu)化算法和代碼C.調(diào)整數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)D.Alloftheabove(以上皆是)27、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則,以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購買關(guān)系時,以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用?()A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.回歸分析算法28、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述,錯誤的是()A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量,提高分析的復(fù)雜性29、在大數(shù)據(jù)處理中,分布式計算框架需要考慮數(shù)據(jù)的分區(qū)和分布策略。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集按照用戶ID進(jìn)行分區(qū)。以下關(guān)于分區(qū)策略的描述,正確的是:()A.分區(qū)數(shù)量越多越好,能夠提高并行處理能力B.分區(qū)應(yīng)均勻分布,避免某些分區(qū)數(shù)據(jù)量過大C.分區(qū)可以隨意設(shè)置,對計算性能沒有影響D.按照用戶ID的首字母進(jìn)行分區(qū),方便管理30、在大數(shù)據(jù)處理中,為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯誤,以下哪種方法經(jīng)常被采用?()A.數(shù)據(jù)驗證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是二、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)用Python語言和Hive數(shù)據(jù)倉庫,編寫一個查詢語句,對一個包含大量用戶搜索歷史的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶的搜索興趣演變趨勢和熱門搜索關(guān)鍵詞的變化。2、(本題5分)用Python編寫一個程序,使用Hive對存儲在Hadoop中的用戶搜索歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出用戶的興趣變化趨勢和潛在需求。3、(本題5分)運用Java語言和Kylin多維分析引擎,對存儲在Hadoop中的用戶瀏覽網(wǎng)頁的停留時間數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析,例如按網(wǎng)頁類型和用戶年齡分析用戶的關(guān)注度。4、(本題5分)有一個包含物流配送車輛故障數(shù)據(jù)的文件,使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫,制定車輛維護計劃和應(yīng)急預(yù)案。5、(本題5分)用Java實現(xiàn)一個程序,處理一個包含銀行理財產(chǎn)品購買數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出購買金額最大的5個客戶,并計算他們的平均購買金額。三、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題

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