貴州食品工程職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理和應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)貴州食品工程職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理和應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是2、對(duì)于一個(gè)跨多個(gè)數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步和一致性，以下哪種技術(shù)或工具通常被采用？（）A.分布式鎖B.數(shù)據(jù)復(fù)制C.數(shù)據(jù)遷移D.數(shù)據(jù)備份3、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡(jiǎn)單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長(zhǎng)文本4、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類(lèi)問(wèn)題時(shí)，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。以下關(guān)于SVM的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它可以處理線(xiàn)性不可分的數(shù)據(jù)B.它對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度很快C.它通過(guò)尋找最優(yōu)超平面來(lái)進(jìn)行分類(lèi)D.它的性能受核函數(shù)的選擇影響5、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)日志數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)的IP地址、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面等。為了保護(hù)用戶(hù)隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要對(duì)這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見(jiàn)的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮6、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(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)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(xiàng)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(guò)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(guò)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(duì)模型性能影響不大7、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，以下哪種硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量?jī)?nèi)存C.高速磁盤(pán)D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點(diǎn)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.聚類(lèi)分析B.異常檢測(cè)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類(lèi)算法9、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是常見(jiàn)的操作。假設(shè)有一個(gè)舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺(tái)和軟件架構(gòu)上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進(jìn)行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關(guān)鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進(jìn)行測(cè)試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）10、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計(jì)量B.數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價(jià)值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理11、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要提供個(gè)性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用12、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行13、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用14、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪(fǎng)問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪(fǎng)問(wèn)控制模型最適合？（）A.自主訪(fǎng)問(wèn)控制（DAC），用戶(hù)自主決定數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪(fǎng)問(wèn)控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪(fǎng)問(wèn)控制（RBAC），根據(jù)用戶(hù)角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪(fǎng)問(wèn)控制15、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測(cè)異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)，設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類(lèi)分析，將異常交易與正常交易聚類(lèi)分開(kāi)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(diǎn)選擇合適的16、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)能源公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析能源設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障B.監(jiān)測(cè)用戶(hù)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(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化17、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)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)預(yù)處理需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理19、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方面不是評(píng)估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性D.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式20、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)客戶(hù)流失、商品銷(xiāo)量等B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類(lèi)、異常檢測(cè)等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過(guò)高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語(yǔ)音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)草原生態(tài)監(jiān)測(cè)的影響有哪些？2、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在交通事故分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在金融衍生品定價(jià)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）研究某電商平臺(tái)的商品推薦點(diǎn)擊率數(shù)據(jù)，改進(jìn)推薦策略。2、（本題5分）分析某銀行的客戶(hù)交易數(shù)據(jù)，防范欺詐行為，保障資金安全。3、（本題5分）研究某社交媒體平臺(tái)的用戶(hù)興趣轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)，調(diào)整內(nèi)容策略。4、（本題5分）分析某在線(xiàn)游戲平臺(tái)的游戲平衡性數(shù)據(jù)，優(yōu)化游戲機(jī)制。