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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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》
2023-2024學(xué)年第二學(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25個(gè)小題,每小題1分,共25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、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的一致性和可用性之間需要進(jìn)行權(quán)衡。假設(shè)有一個(gè)在線交易系統(tǒng),在極端情況下,以下哪種策略更傾向于保證數(shù)據(jù)的一致性?()A.立即停止服務(wù),直到數(shù)據(jù)一致性恢復(fù)B.允許一定程度的數(shù)據(jù)不一致,優(yōu)先保證系統(tǒng)的可用性C.采用異步復(fù)制,提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度D.隨機(jī)選擇一種策略2、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個(gè)性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著3、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(cè),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4、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中,協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要為用戶推薦商品,以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集5、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。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)6、在大數(shù)據(jù)處理中,常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ),以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好?()A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove(以上皆是)7、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以優(yōu)化物流路徑規(guī)劃,降低運(yùn)輸成本B.有助于實(shí)現(xiàn)庫存的精準(zhǔn)管理和預(yù)測(cè)C.大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用主要依賴人工經(jīng)驗(yàn),自動(dòng)化程度較低D.能夠?qū)崟r(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸狀態(tài),提高物流服務(wù)的透明度8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述,不正確的是()A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉庫中存在,其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估和問題追溯具有重要意義9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,為了支持大規(guī)模鍵值對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢,以下哪種數(shù)據(jù)庫通常被使用?()A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是10、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí),需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個(gè)城市在一年中每天的氣溫變化情況,以下哪種可視化方式不太合適?()A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖11、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中,為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性,通常采用哪種數(shù)據(jù)復(fù)制策略?()A.主從復(fù)制B.對(duì)等復(fù)制C.鏈?zhǔn)綇?fù)制D.混合復(fù)制12、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟,需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系?()A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用13、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個(gè)需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù),并在Spark中進(jìn)行處理。以下哪種方式是可行的?()A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件,再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove(以上皆是)14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如果數(shù)據(jù)集中存在異常值,以下哪種處理方法可能不太恰當(dāng)?()A.識(shí)別并刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值進(jìn)行處理D.忽略異常值,不進(jìn)行任何處理15、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(gè)計(jì)算任務(wù)可以被分解為多個(gè)子任務(wù),并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)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(jì)算的效率?()A.隨機(jī)分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布16、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)組織擁有多個(gè)部門,每個(gè)部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標(biāo)準(zhǔn)。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和一致性?()A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標(biāo)準(zhǔn)B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù),互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)17、在大數(shù)據(jù)處理中,流處理和批處理各有特點(diǎn)。以下關(guān)于流處理和批處理的比較,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.流處理適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理,批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求高,批處理對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和計(jì)算,流處理則相對(duì)較難18、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)可視化變得越來越重要,以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以使用圖表、圖形等多種形式展示數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的展示D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性19、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Kafka常用于消息隊(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)性要求極高的消息20、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時(shí)響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能?()A.增加硬件資源,如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語句,提高查詢效率D.以上策略綜合考慮,根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化21、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式多種多樣,NoSQL數(shù)據(jù)庫就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn),哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確?()A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型,能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.通常不支持事務(wù)處理,數(shù)據(jù)一致性要求相對(duì)較低C.適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對(duì)于復(fù)雜查詢的處理能力較強(qiáng)D.具有良好的可擴(kuò)展性,能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)22、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在一些缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值?()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)字段的值通過算法推測(cè)填充缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理23、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,推薦系統(tǒng)是常見的一種應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)在線視頻平臺(tái)需要為用戶推薦個(gè)性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)?()A.協(xié)同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹24、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí),需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)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(diǎn)圖25、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,推薦系統(tǒng)是常見的一種。以下關(guān)于協(xié)同過濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法的比較,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.協(xié)同過濾推薦算法依賴用戶的行為數(shù)據(jù),基于內(nèi)容的推薦算法依賴物品的特征B.協(xié)同過濾推薦算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響,基于內(nèi)容的推薦算法則相對(duì)較少C.基于內(nèi)容的推薦算法能夠?yàn)樾掠脩籼峁┯行У耐扑],協(xié)同過濾推薦算法對(duì)新用戶存在冷啟動(dòng)問題D.協(xié)同過濾推薦算法的推薦結(jié)果多樣性通常比基于內(nèi)容的推薦算法好二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的客戶細(xì)分中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何處理物聯(lián)網(wǎng)中的海量數(shù)據(jù)。3、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在電信用戶行為分析中的應(yīng)用。4、(本題5分)大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化水資源調(diào)配?三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)研究某在線醫(yī)療平臺(tái)的醫(yī)生在線咨詢時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù),規(guī)范服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。2、(本題5分)研究某社交媒體平臺(tái)的用戶隱私設(shè)置數(shù)據(jù),保障用戶權(quán)益。3、(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。4、(本題5分)對(duì)一家零售企業(yè)的自有品牌銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提升品牌競(jìng)爭(zhēng)力。5、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)在攀巖館中的應(yīng)用,如攀巖路線設(shè)計(jì)優(yōu)化、攀巖者安全管理,以及攀巖裝備的銷售分析。四、編程題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)利用Java語言和Elasticsearch搜索引擎
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