昆明城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析綜合實訓(xùn)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁昆明城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析綜合實訓(xùn)》

2021-2022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20個小題，每小題1分，共20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、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進行分區(qū)。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個字段的值進行分區(qū)存儲，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）2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對稱加密B.非對稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密3、在進行大數(shù)據(jù)可視化時，需要選擇合適的圖表類型來有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)集，展示了不同地區(qū)在一年中每個月的銷售額變化情況。以下哪種可視化方式最適合？（）A.餅圖，用于展示各地區(qū)銷售額的占比B.折線圖，清晰呈現(xiàn)銷售額隨時間的變化趨勢C.柱狀圖，對比不同地區(qū)在每個月的銷售額D.散點圖，分析銷售額與其他因素的關(guān)系4、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測和庫存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險管理和決策支持，提高企業(yè)的競爭力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)5、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價值，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以優(yōu)化物流路徑規(guī)劃，降低運輸成本B.有助于實現(xiàn)庫存的精準管理和預(yù)測C.大數(shù)據(jù)在物流中的應(yīng)用主要依賴人工經(jīng)驗，自動化程度較低D.能夠?qū)崟r跟蹤貨物運輸狀態(tài)，提高物流服務(wù)的透明度6、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時出現(xiàn)了性能瓶頸，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)讀取速度慢。以下哪種優(yōu)化措施最有可能解決這個問題？（）A.增加內(nèi)存B.優(yōu)化磁盤I/OC.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬D.升級CPU7、大數(shù)據(jù)分析平臺有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析平臺的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)分析平臺可以提供數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等功能B.大數(shù)據(jù)分析平臺可以支持多種數(shù)據(jù)分析算法和工具C.大數(shù)據(jù)分析平臺只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備高可用性和可擴展性8、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時效性D.數(shù)據(jù)的存儲格式9、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個廣泛使用的開源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點分為主節(jié)點和從節(jié)點，主節(jié)點負責(zé)數(shù)據(jù)存儲，從節(jié)點負責(zé)計算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴展性，可以輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長10、假設(shè)要對一個大型社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系進行分析，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11、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)進行的。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)問題，以下哪個是首要的解決步驟？（）A.分析問題的根源B.修復(fù)數(shù)據(jù)C.通知相關(guān)人員D.記錄問題12、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，以下哪個階段需要與業(yè)務(wù)部門進行密切溝通和協(xié)作？（）A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測試D.上線運維13、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個性化推薦，提高用戶體驗和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺的營銷和推廣，提高品牌知名度和市場份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺，不適用于中小電商企業(yè)14、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)隱私保護變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機制C.數(shù)據(jù)隱私保護只需要關(guān)注個人數(shù)據(jù)的保護，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護D.數(shù)據(jù)隱私保護需要用戶、企業(yè)和政府共同努力15、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，并且希望保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能更合適？（）A.主成分分析B.局部線性嵌入C.等距映射D.拉普拉斯特征映射16、對于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進行大數(shù)據(jù)處理時，以下哪種技術(shù)可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析17、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下關(guān)于隨機森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項是不正確的？（）A.隨機森林對不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機森林C.隨機森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時不需要進行特殊處理D.調(diào)整隨機森林的參數(shù)可以提高對少數(shù)類別的分類性能18、假設(shè)要對大量的音頻數(shù)據(jù)進行分析和處理，以下哪種技術(shù)或工具可能會被用到？（）A.語音識別技術(shù)B.音頻處理庫C.深度學(xué)習(xí)框架D.以上都是19、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系B.數(shù)據(jù)挖掘通常需要使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計方法C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是能夠直接應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)，無需進一步驗證D.數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建和模型評估等階段20、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設(shè)一個在線購物平臺要為用戶提供個性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)歸檔在大數(shù)據(jù)中的意義和方法。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)脫敏，其常見方法有哪些？3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在智能停車系統(tǒng)中的作用。4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用。5、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進行數(shù)據(jù)的訪問控制？三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）根據(jù)某電商平臺的用戶收藏數(shù)據(jù)，挖掘潛在購買需求。2、（本題5分）根據(jù)某城市的水質(zhì)監(jiān)測傳感器數(shù)據(jù)，實時預(yù)警水質(zhì)異常。3、（本題5分）分析某在線旅游平臺的旅游保險理賠數(shù)據(jù)，優(yōu)化保險條款。4、（本題5分）根據(jù)某電商平臺的用戶評價數(shù)據(jù)，挖掘用戶需求和痛點，改進產(chǎn)品和服務(wù)。5、（本題5分）對一家零售企業(yè)的市場調(diào)研數(shù)據(jù)進行分析，把握市場需求。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的機器學(xué)習(xí)庫，對一個包含用戶消費信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進