下載本文檔
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
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?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)西北農(nóng)林科技大學(xué)
《大數(shù)據(jù)處理與云計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(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、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù),例如車輛的移動(dòng)軌跡,以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持?()A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機(jī)器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)2、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3、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4、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算中,數(shù)據(jù)傾斜可能會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)任務(wù)中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他鍵,以下哪種方法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜?()A.增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分區(qū)C.使用更高效的算法D.忽略數(shù)據(jù)傾斜,繼續(xù)計(jì)算5、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)時(shí),例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù),需要特殊的處理方法。假設(shè)要分析一個(gè)地區(qū)多年的氣溫變化趨勢(shì)。以下哪種技術(shù)最適合處理這種時(shí)空數(shù)據(jù)的分析任務(wù)?()A.空間索引B.時(shí)間序列分析C.地理信息系統(tǒng)(GIS)D.以上技術(shù)結(jié)合使用6、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景中,智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過(guò)分析交通大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化城市的交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助?()A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車輛的品牌和型號(hào)D.道路的建設(shè)年份7、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,訪問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問(wèn)控制模型最適合?()A.自主訪問(wèn)控制(DAC),用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪問(wèn)控制(MAC),基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問(wèn)控制(RBAC),根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用,實(shí)現(xiàn)多層次的訪問(wèn)控制8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)果。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量噪聲數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以減少噪聲的影響?()A.直接刪除含有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.采用平滑技術(shù)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理C.忽略噪聲數(shù)據(jù),只關(guān)注主要的數(shù)據(jù)趨勢(shì)D.增加更多的數(shù)據(jù)來(lái)稀釋噪聲的影響9、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)重要的手段。假設(shè)有一個(gè)包含不同地區(qū)銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要以直觀的方式展示各地區(qū)的銷售趨勢(shì)和對(duì)比情況。以下哪種可視化方式最適合?()A.餅圖B.折線圖C.柱狀圖D.散點(diǎn)圖10、在選擇大數(shù)據(jù)處理框架時(shí),需要考慮多個(gè)因素。以下哪一項(xiàng)不是選擇框架時(shí)應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素?()A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.計(jì)算復(fù)雜度C.開(kāi)發(fā)成本D.框架的流行程度11、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(lái)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(shuō)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(guò)自定義腳本和數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)來(lái)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(guò)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(kù),對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不適用12、在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中,數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣。假設(shè)要收集一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù),以下哪種數(shù)據(jù)源最能提供全面和準(zhǔn)確的信息?()A.道路攝像頭B.車載導(dǎo)航設(shè)備C.移動(dòng)手機(jī)信號(hào)D.以上數(shù)據(jù)源結(jié)合使用13、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中,處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,存在大量重復(fù)記錄,以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)?()A.排序后逐個(gè)比較去除B.使用哈希表進(jìn)行快速判斷和去除C.隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留,其余刪除D.對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理14、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng),以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是15、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí),經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。以下關(guān)于特征工程的描述,錯(cuò)誤的是?()A.特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征B.特征工程可以提高數(shù)據(jù)分析模型的準(zhǔn)確性C.特征工程只適用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法D.特征選擇和特征構(gòu)建是特征工程的重要步驟二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的價(jià)值。2、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在體育賽事分析中的應(yīng)用。3、(本題5分)說(shuō)明Spark如何實(shí)現(xiàn)內(nèi)存計(jì)算。三、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢大量的圖書館借閱記錄數(shù)據(jù),包括讀者ID、圖書ID、借閱時(shí)間、歸還時(shí)間等,并能夠生成逾期未還的圖書報(bào)表。2、(本題5分)利用Spark框架,讀取一個(gè)包含在線教育平臺(tái)學(xué)生作業(yè)提交數(shù)據(jù)的文件,分析學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和努力程度。3、(本題5分)使用SparkSQL,對(duì)一個(gè)包含用戶搜索關(guān)鍵詞和點(diǎn)擊行為的數(shù)據(jù)集進(jìn)行搜索效果評(píng)估,優(yōu)化搜索算法。4、(本題5分)利用Flink的狀態(tài)管理功能,對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的金融交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理,計(jì)算每個(gè)客戶的賬戶余額,并在余額低于閾值時(shí)發(fā)出提醒。5、(本題5分)使用Python的Pandas庫(kù),分析一個(gè)包含學(xué)生考試成績(jī)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出每個(gè)班級(jí)中成績(jī)優(yōu)秀(90分及以上)的學(xué)生人數(shù),并計(jì)算優(yōu)秀率。四、綜合分析題(本大題共3個(gè)小題,
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 《壽司店策劃》課件
- 《種苗檔案建設(shè)》課件
- 二次函數(shù)復(fù)習(xí)課件
- 2024-2025學(xué)年廣東省清遠(yuǎn)市四校聯(lián)考高一上學(xué)期11月期中聯(lián)考物理試題(解析版)
- 單位管理制度集粹匯編職員管理十篇
- 《危險(xiǎn)管理與保險(xiǎn)》課件
- 單位管理制度匯編大合集職工管理十篇
- 三年級(jí)數(shù)學(xué)欣賞與設(shè)計(jì)課件
- 單位管理制度分享大全【人事管理篇】十篇
- 《孔徑孔容計(jì)算》課件
- 2023-2024學(xué)年廣東省深圳市福田區(qū)七年級(jí)(上)期末英語(yǔ)試卷
- 雙碳全景系列培訓(xùn)第一章碳達(dá)峰、碳中和
- 變電檢修班組規(guī)范化建設(shè)實(shí)施細(xì)則
- GB/T 44311-2024適老環(huán)境評(píng)估導(dǎo)則
- 計(jì)算機(jī)組成原理習(xí)題答案解析(蔣本珊)
- 板材加工轉(zhuǎn)讓協(xié)議書模板
- 咖啡粉代加工協(xié)議書范本
- 2024年北京石景山初三九年級(jí)上學(xué)期期末數(shù)學(xué)試題和答案
- 智慧管網(wǎng)建設(shè)整體解決方案
- 【長(zhǎng)安的荔枝中李善德的人物形象分析7800字(論文)】
- 生物安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論