西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)運(yùn)維實(shí)驗(yàn)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁西安交通大學(xué)城市學(xué)院

《大數(shù)據(jù)運(yùn)維實(shí)驗(yàn)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)遷移是常見的操作。如果要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到另一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，以下哪個(gè)因素對(duì)遷移效率影響最大？（）A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮比C.存儲(chǔ)系統(tǒng)的類型D.數(shù)據(jù)的格式2、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項(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？（）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3、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要提供個(gè)性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫和文件中，缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)治理的主要目標(biāo)？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的訪問速度C.保障數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性D.促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和流通5、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測和預(yù)測，提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化，提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持，提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通，不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域6、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7、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計(jì)算框架）組成，其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作8、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行有效的解釋和溝通。假設(shè)一個(gè)市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，得出了關(guān)于消費(fèi)者行為的一些結(jié)論。以下哪種方式最能幫助非技術(shù)人員理解和接受這些分析結(jié)果？（）A.技術(shù)報(bào)告和數(shù)據(jù)表格B.可視化圖表和簡潔的文字說明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋9、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要考慮用戶的需求和認(rèn)知能力B.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)可以使用多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)只需要注重美觀性，不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可讀性D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)10、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11、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對(duì)大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會(huì)產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考12、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯(cuò)性的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.容錯(cuò)性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯(cuò)性，無需軟件層面的支持13、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14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司收集了大量用戶的個(gè)人信息用于數(shù)據(jù)分析，但需要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)不太適合用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.直接公開原始數(shù)據(jù)15、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16、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(jì)圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是17、在大數(shù)據(jù)的流處理中，窗口操作是常見的處理方式。假設(shè)我們需要對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行按時(shí)間窗口的統(tǒng)計(jì)分析，以下哪種窗口類型不適合用于實(shí)時(shí)性要求較高的場景？（）A.滾動(dòng)窗口B.滑動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.固定窗口18、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.時(shí)間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來預(yù)測未來的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以完全依賴其進(jìn)行決策19、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購買關(guān)系時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.回歸分析算法20、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二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在再保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在航空票價(jià)預(yù)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作用。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某社交媒體平臺(tái)的話題熱度數(shù)據(jù)，引導(dǎo)輿論走向，維護(hù)平臺(tái)秩序。2、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在電玩城的應(yīng)用，如游戲設(shè)備受歡迎程度分析、玩家消費(fèi)行為研究，以及電玩城活動(dòng)的策劃。3、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用，如客戶流失預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)的海量增長帶來的存儲(chǔ)和處理壓力。4、（本題5分）分析某在線旅游平臺(tái)的跟團(tuán)游和自由行數(shù)據(jù)，調(diào)整產(chǎn)品策略。5、（本題5分）研究某城市的垃圾處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化垃圾處理流程，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。四、編程題（本大