湖南文理學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
湖南文理學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
湖南文理學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3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頁湖南文理學(xué)院

《大數(shù)據(jù)與云計算》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、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲和分析的重要工具,以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中,錯誤的是()。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù),以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)和聯(lián)機分析處理(OLAP)D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織2、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用只適用于大型企業(yè),對中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測設(shè)備故障,降低維護成本3、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時,自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術(shù)最適合這個任務(wù)?()A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類4、在大數(shù)據(jù)存儲方面,有多種選擇,如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。假設(shè)有一個需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,同時對數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下,以下哪種存儲方案可能不太合適?()A.HBase(一種NoSQL數(shù)據(jù)庫)B.MongoDB(一種NoSQL數(shù)據(jù)庫)C.MySQL(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)D.HDFS(分布式文件系統(tǒng))5、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,為了確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性,以下哪種措施是至關(guān)重要的?()A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮6、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析,并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜,以下哪種聚類算法可能更有效?()A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.以上都有可能7、在大數(shù)據(jù)存儲中,為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性,常常采用冗余存儲。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)塊,系統(tǒng)設(shè)置了多個副本,當(dāng)其中一個副本損壞時,以下哪種恢復(fù)方式最快速?()A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同8、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述,錯誤的是()A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量,提高分析的復(fù)雜性9、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10、在大數(shù)據(jù)項目中,數(shù)據(jù)遷移是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的敘述,錯誤的是()A.需要制定詳細(xì)的遷移計劃,包括遷移的時間、步驟和風(fēng)險應(yīng)對措施B.數(shù)據(jù)遷移過程中要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性C.可以直接將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)復(fù)制到目標(biāo)系統(tǒng),無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移完成后需要進(jìn)行測試和驗證,確保數(shù)據(jù)的可用性11、在大數(shù)據(jù)的分析中,模型的選擇和評估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用12、對于一個大型電商平臺,要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(jìn)行個性化推薦,以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵?()A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗13、在大數(shù)據(jù)可視化中,為了展示數(shù)據(jù)的分布和概率密度,以下哪種圖表類型通常被使用?()A.概率密度圖B.核密度估計圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是14、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中,NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合?()A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫15、在大數(shù)據(jù)項目中,數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估是一個重要環(huán)節(jié)。如果數(shù)據(jù)存在大量的噪聲和異常值,會對后續(xù)的分析產(chǎn)生什么影響?()A.可能導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差B.不會有任何影響,分析算法會自動處理C.會提高分析的效率和準(zhǔn)確性D.只會影響可視化效果,不影響分析模型二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的動態(tài)更新機制。3、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在音樂產(chǎn)業(yè)的影響。4、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)血緣的可視化展示,其實現(xiàn)方式有哪些?三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)用Java實現(xiàn)一個程序,處理一個包含手機通話記錄數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。計算每個用戶的月通話時長,并找出通話時長最長的用戶。2、(本題5分)用Python編寫一個程序,使用Hive對存儲在Hadoop中的用戶搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出熱門搜索趨勢和關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)。3、(本題5分)使用Python的TensorFlow庫,對一個大規(guī)模的文本情感分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練,提高情感分析的準(zhǔn)確性。4、(本題5分)利用Flink的CEP(復(fù)雜事件處理)功能,對一個實時的傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行模式匹配,檢測異常事件的發(fā)生。5、(本題5分)使用Python語言和Kafka消息隊列,構(gòu)建一個實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。系統(tǒng)需要接收不斷生成的傳感器數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理,然后將處理后的數(shù)據(jù)存儲到HBase數(shù)據(jù)庫中。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)探討大數(shù)據(jù)在美甲行業(yè)的應(yīng)用,如美甲款式設(shè)計、客戶消費習(xí)慣分析,以及美甲店的經(jīng)營策略。2、(本題10分)分析大數(shù)據(jù)在羽毛

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