上海興偉學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與安全》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁上海興偉學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與安全》

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15個小題,每小題1分,共15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、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)一個能源公司想要通過大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.分析能源設(shè)備的運行數(shù)據(jù),預(yù)測設(shè)備故障B.監(jiān)測用戶的能源使用習(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.以上方法綜合運用,實現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化2、在大數(shù)據(jù)分析項目中,以下哪個階段通常需要花費最多的時間和精力?()A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評估3、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對數(shù)據(jù)進行降維處理。假設(shè)有一個高維的數(shù)據(jù)集,包含大量的特征,但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時較為有效?()A.主成分分析(PCA)B.因子分析C.線性判別分析(LDA)D.Alloftheabove(以上皆是)4、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)我們有一個包含不同量級特征的數(shù)據(jù)集,需要進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的,哪一項是不正確的?()A.使不同特征具有相同的量級,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.使得不同特征對模型的影響具有可比性5、在處理實時大數(shù)據(jù)流時,Kafka是一個常用的消息隊列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述,錯誤的是?()A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點C.Kafka中的消息一旦被消費就會立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機制6、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測模型需要不斷評估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個銷售預(yù)測模型,以下哪種方法最適合評估模型的性能?()A.比較預(yù)測值與實際值的差異,計算均方誤差等指標(biāo)B.觀察模型的復(fù)雜程度,越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時間,訓(xùn)練時間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準(zhǔn)確性7、在進行大數(shù)據(jù)可視化時,需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的圖表類型。如果要展示不同類別數(shù)據(jù)之間的比例關(guān)系,以下哪種圖表最為合適?()A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點圖8、在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式,哪一項是不正確的?()A.虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗B.動態(tài)可視化能夠?qū)崟r反映數(shù)據(jù)的變化,增強用戶對數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過講述一個數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來傳達信息,更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺效果,對數(shù)據(jù)分析的幫助不大9、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時,分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較,哪一項是錯誤的?()A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù),而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的維護至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系維護的好處,哪一項是不正確的?()A.便于數(shù)據(jù)的溯源和審計B.有助于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程C.能夠提高數(shù)據(jù)的安全性D.方便進行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估11、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)12、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計需要適應(yīng)新的需求。假設(shè)一個擁有多個業(yè)務(wù)部門的大型企業(yè),需要構(gòu)建一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫來整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最適合這種復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境?()A.集中式數(shù)據(jù)倉庫B.分布式數(shù)據(jù)倉庫C.數(shù)據(jù)集市D.混合式數(shù)據(jù)倉庫13、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),例如文本、圖像、音頻等。假設(shè)要對大量的文本評論進行情感分析。以下哪種技術(shù)最適合這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理任務(wù)?()A.自然語言處理B.計算機視覺C.語音識別D.以上技術(shù)都不適合14、在處理大數(shù)據(jù)時,NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴展性而受到關(guān)注。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點,以下說法錯誤的是:()A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理,更注重數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活,可隨時更改,無需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和管理,對于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲、文檔數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫等多種類型15、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(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時間序列分析D.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共20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(yīng)用。2、(本題5分)說明大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈物流路徑規(guī)劃中的應(yīng)用。3、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中的關(guān)鍵作用。4、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)運用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫,開發(fā)一個程序來緩存在線教育平臺的課程視頻片段,以提高視頻播放的流暢度,同時要處理緩存的更新和刪除。2、(本題5分)有一個包含物流倉儲數(shù)據(jù)的文件,使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作,找出倉儲空間利用率最高的倉庫和對應(yīng)的利用率。3、(本題5分)使用Python語言和Flume數(shù)據(jù)采集工具,采集移動應(yīng)用的用戶地理位置數(shù)據(jù),并將其存儲到HDFS中,然后使用MapReduce進行分析,找出用戶的活動熱點區(qū)域。4、(本題5分)用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫,編寫一個程序來緩存熱門新聞文章和相關(guān)評論。當(dāng)用戶訪問時,優(yōu)先從緩存中獲取,提高加載速度。5、(本題5分)運用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫,開發(fā)一個程序來緩存電商網(wǎng)站的商品分類信息和商品詳情頁,以提高頁面加載速度,同時要處理緩存的更新和失效。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)綜合研究大數(shù)據(jù)在按摩

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