陽泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用實(shí)訓(xùn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁陽泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用實(shí)訓(xùn)》

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)隱私保護(hù)的法律法規(guī)日益嚴(yán)格。如果企業(yè)在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)違反了相關(guān)法規(guī)，可能會(huì)面臨以下哪種后果？（）A.罰款B.刑事責(zé)任C.聲譽(yù)受損D.以上都是2、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(shì)，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(shí)間序列分析D.以上都是3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和訪問，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲(chǔ)解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機(jī)讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)4、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)，以下哪種算法或技術(shù)最為適用？（）A.社交網(wǎng)絡(luò)分析算法B.分類算法C.聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法5、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。當(dāng)需要實(shí)時(shí)處理不斷生成的數(shù)據(jù)流，例如實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，應(yīng)該選擇哪種處理方式？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.以上都不對(duì)6、某公司正在開展一項(xiàng)市場(chǎng)調(diào)研項(xiàng)目，需要分析大量的消費(fèi)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以了解消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品的滿意度和改進(jìn)需求。以下哪種自然語言處理技術(shù)對(duì)于提取關(guān)鍵信息和情感傾向最有幫助？（）A.詞法分析B.句法分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.情感分析7、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.強(qiáng)一致性要求所有節(jié)點(diǎn)在任何時(shí)刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上存在差異，但最終會(huì)達(dá)到一致C.最終一致性是指經(jīng)過一段時(shí)間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致狀態(tài)D.一致性模型對(duì)系統(tǒng)性能沒有影響，因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)可以隨意選擇8、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊，分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架，如MapReduce、Spark等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、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營銷。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營銷中的作用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家提前準(zhǔn)備庫存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷只能針對(duì)新用戶，對(duì)老用戶效果不佳D.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁面布局和流程11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過程中無需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量12、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)用的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家制定營銷策略C.可以實(shí)時(shí)監(jiān)控庫存，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的庫存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應(yīng)用主要集中在商品銷售環(huán)節(jié)，對(duì)供應(yīng)鏈管理幫助不大13、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14、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)包括分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.對(duì)象存儲(chǔ)適用于存儲(chǔ)大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本15、對(duì)于一個(gè)需要處理大量文本數(shù)據(jù)的自然語言處理系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠進(jìn)行詞干提取和詞形還原？（）A.詞法分析工具B.句法分析工具C.語義理解工具D.以上都不是16、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過編寫復(fù)雜的算法來自動(dòng)完成，無需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對(duì)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換17、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持18、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密19、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。以下關(guān)于自主訪問控制和強(qiáng)制訪問控制的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.自主訪問控制由數(shù)據(jù)所有者決定訪問權(quán)限，強(qiáng)制訪問控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設(shè)定B.強(qiáng)制訪問控制的安全性通常高于自主訪問控制C.自主訪問控制靈活性高，強(qiáng)制訪問控制管理成本低D.強(qiáng)制訪問控制適用于對(duì)安全性要求極高的場(chǎng)景，自主訪問控制適用于一般場(chǎng)景20、大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型21、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)22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理需求日益增加。假設(shè)一個(gè)金融交易系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce23、假設(shè)要對(duì)大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性，以下哪種方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是24、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）25、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改變市場(chǎng)營銷策略？2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)智慧城市的建設(shè)？3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育課程設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在物流配送調(diào)度中的策略。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某電商平臺(tái)的商品評(píng)價(jià)回復(fù)數(shù)據(jù)，提高客戶滿意度。2、（本題5分）對(duì)一家連鎖超市的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)商品的銷售趨勢(shì)，優(yōu)化庫存管理。3、（本題5分）分析某在線教育平臺(tái)的教師資源數(shù)據(jù)，合理分配教師資源。4、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在射箭館中的應(yīng)用，如射箭器材選擇推薦、運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，以及射箭活動(dòng)的推廣策略。5、（本題5分）對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化供應(yīng)鏈流程。四、編