內(nèi)蒙古科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)存計(jì)算實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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)，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個(gè)指標(biāo)通常不適合作為主要評(píng)估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差2、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(gè)包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個(gè)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(gè)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3、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。假設(shè)我們有一個(gè)超市銷售數(shù)據(jù)集，需要挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以下關(guān)于Apriori算法的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行挖掘B.計(jì)算復(fù)雜度較高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.能夠發(fā)現(xiàn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，但可能會(huì)忽略一些弱關(guān)聯(lián)規(guī)則D.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值不敏感4、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù)，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過自定義腳本和數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不適用5、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，常常采用緩存機(jī)制。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中有一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)區(qū)域，經(jīng)常被訪問。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（隨機(jī)）6、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng)，存儲(chǔ)了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer7、大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)一家醫(yī)院想要利用大數(shù)據(jù)提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下哪種應(yīng)用方式最有潛力？（）A.分析患者的病歷數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生和發(fā)展B.利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化醫(yī)院的物資管理和庫存控制C.根據(jù)醫(yī)生的工作習(xí)慣和患者流量，合理安排醫(yī)療資源D.以上應(yīng)用方式都具有重要價(jià)值，應(yīng)綜合實(shí)施8、在大數(shù)據(jù)治理中，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)血緣的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來實(shí)現(xiàn)9、假設(shè)要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林10、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表類型較為合適？（）A.樹形圖B.旭日?qǐng)DC.矩形樹圖D.以上都是11、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)要從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用12、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)行分類和預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、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)算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色13、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是14、大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)備份等B.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度和價(jià)值進(jìn)行分級(jí)保護(hù)C.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)陌踩?，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)處理的安全D.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預(yù)案15、假設(shè)要對(duì)大量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如行為識(shí)別，以下哪種技術(shù)或框架可能會(huì)被使用？（）A.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)框架C.視頻處理庫D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何支持遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在航空航天領(lǐng)域的應(yīng)用。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)沙漠治理工程的作用有哪些？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python語言和Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架，編寫一個(gè)程序來計(jì)算給定文本文件中每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。文本文件的內(nèi)容可能包含大量的文字，需要高效地處理和統(tǒng)計(jì)單詞頻率。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含酒店客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)的文件，分析影響客戶滿意度的關(guān)鍵因素。3、（本題5分）使用Python語言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。4、（本題5分）用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫，編寫一個(gè)程序來緩存熱門商品的詳細(xì)信息和用戶評(píng)價(jià)。當(dāng)用戶瀏覽商品時(shí)，首先從緩存中獲取，提高頁面加載速度。5、（本題5分）使用Java語言和MySQL數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和查詢大量的酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定時(shí)間段和地點(diǎn)的酒店預(yù)訂情