廣西農(nóng)業(yè)工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)隱私與安全》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)隱私與安全》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(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、在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行特征提取和分類(lèi)。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)百萬(wàn)張圖片的數(shù)據(jù)集，需要快速準(zhǔn)確地識(shí)別圖片中的物體。以下哪種技術(shù)或算法在圖像大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用廣泛？（）A.決策樹(shù)B.隨機(jī)森林C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯2、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮3、在大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)方面，數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)集，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進(jìn)行匿名化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)匿名化的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過(guò)鏈接攻擊等方式被重新識(shí)別C.在進(jìn)行匿名化處理時(shí)，需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護(hù)程度D.不同的匿名化方法對(duì)數(shù)據(jù)的保護(hù)程度和可用性影響不同4、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商中應(yīng)用的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)用戶(hù)的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家制定營(yíng)銷(xiāo)策略C.可以實(shí)時(shí)監(jiān)控庫(kù)存，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的庫(kù)存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應(yīng)用主要集中在商品銷(xiāo)售環(huán)節(jié)，對(duì)供應(yīng)鏈管理幫助不大5、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯(cuò)誤，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是6、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)是常見(jiàn)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(cè)未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)？（）A.線性回歸B.決策樹(shù)C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，正確的是？（）A.隨機(jī)采樣可以保證樣本的代表性B.分層采樣適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況C.采樣會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，應(yīng)盡量避免D.系統(tǒng)采樣比隨機(jī)采樣更準(zhǔn)確8、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級(jí)，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性9、在大數(shù)據(jù)分析中，為了處理不平衡數(shù)據(jù)集，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類(lèi)過(guò)采樣技術(shù)D.以上都是10、假設(shè)要對(duì)大量的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，以下哪種技術(shù)或工具可能會(huì)被用到？（）A.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)B.音頻處理庫(kù)C.深度學(xué)習(xí)框架D.以上都是11、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12、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等。假設(shè)我們有多個(gè)來(lái)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要整合分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是刪除重復(fù)和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值可以忽略B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據(jù)集成時(shí)，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)必須完全一致才能進(jìn)行整合D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)最終的分析結(jié)果影響不大，可以簡(jiǎn)單處理13、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專(zhuān)家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。如果數(shù)據(jù)量非常大，且需要進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，以下哪種工具較為合適？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS15、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有特點(diǎn)。以下關(guān)于列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.列式存儲(chǔ)適合于頻繁讀取列數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，行式存儲(chǔ)適合于頻繁更新整行數(shù)據(jù)的場(chǎng)景B.列式存儲(chǔ)的壓縮比通常比行式存儲(chǔ)高C.行式存儲(chǔ)在查詢(xún)少量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好，列式存儲(chǔ)在查詢(xún)大量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好D.列式存儲(chǔ)的存儲(chǔ)空間利用率通常比行式存儲(chǔ)低16、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.需要制定詳細(xì)的遷移計(jì)劃，包括遷移的時(shí)間、步驟和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施B.數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性C.可以直接將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)復(fù)制到目標(biāo)系統(tǒng)，無(wú)需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移完成后需要進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)的可用性17、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，副本機(jī)制用于提高數(shù)據(jù)的可靠性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)塊有三個(gè)副本存儲(chǔ)在不同的節(jié)點(diǎn)上，當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí)，系統(tǒng)會(huì)如何處理？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)損壞的副本B.等待管理員手動(dòng)修復(fù)損壞的副本C.忽略損壞的副本，繼續(xù)正常運(yùn)行D.停止系統(tǒng)運(yùn)行，直到副本修復(fù)完成18、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的作用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶(hù)的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家提前準(zhǔn)備庫(kù)存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)只能針對(duì)新用戶(hù)，對(duì)老用戶(hù)效果不佳D.可以通過(guò)分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁(yè)面布局和流程19、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(shì)。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(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.具有精確的一次處理語(yǔ)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20、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)重要的工作。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)水平C.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的成本D.限制數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用，以防止數(shù)據(jù)泄露二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在電信客戶(hù)滿意度提升中的策略。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)客戶(hù)細(xì)分中的方法。4、（本題5分）解釋MapReduce如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。5、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的作用。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)一家制造企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高生產(chǎn)效率，降低次品率。2、（本題5分）分析某金融機(jī)構(gòu)的貸款還款數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)違約風(fēng)險(xiǎn)。3、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺(tái)的醫(yī)生診療數(shù)據(jù)，評(píng)估醫(yī)療質(zhì)量，規(guī)范醫(yī)療行為。4、（本題5分）分析某銀行的信用卡消費(fèi)數(shù)據(jù)，制定個(gè)性化的信用額度和優(yōu)惠政策。5、（本題5分）研究某在線課程平臺(tái)的課程完成率數(shù)據(jù)，找出影響因素，提高學(xué)習(xí)效果。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Java語(yǔ)言和Elasticsearch搜索引擎，構(gòu)建一個(gè)程序來(lái)索引和搜索大量的房產(chǎn)信息數(shù)據(jù)，要求能夠根據(jù)房?jī)r(jià)、面積、地理位置等條件進(jìn)行