北京第二外國(guó)語(yǔ)學(xué)院中瑞酒店管理學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與安全》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)北京第二外國(guó)語(yǔ)學(xué)院中瑞酒店管理學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與安全》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20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)分析中,常常需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。假設(shè)有一個(gè)包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集,需要將其分為不同的類別,如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)較好?()A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹D.隨機(jī)森林2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索和查詢,以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被優(yōu)化?()A.倒排索引B.位圖索引C.全文索引D.以上都是3、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4、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式多種多樣,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn),哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確?()A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型,能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.通常不支持事務(wù)處理,數(shù)據(jù)一致性要求相對(duì)較低C.適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對(duì)于復(fù)雜查詢的處理能力較強(qiáng)D.具有良好的可擴(kuò)展性,能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)5、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中,數(shù)據(jù)分區(qū)是一種常見的策略。假設(shè)一個(gè)電商交易大數(shù)據(jù)集,按照交易時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)。以下哪種分區(qū)方式最能提高數(shù)據(jù)查詢的效率,特別是針對(duì)特定時(shí)間段的交易查詢?()A.按年分區(qū)B.按月分區(qū)C.按日分區(qū)D.按小時(shí)分區(qū)6、在大數(shù)據(jù)可視化中,為了展示數(shù)據(jù)的相關(guān)性和關(guān)系,以下哪種圖表類型通常被使用?()A.相關(guān)矩陣圖B.和弦圖C.桑基圖D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)的流處理中,Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)需要將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速傳輸和處理。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.能夠處理高吞吐量的消息B.保證消息的順序傳遞,不會(huì)出現(xiàn)亂序C.支持消息的持久化存儲(chǔ),防止數(shù)據(jù)丟失D.不適合用于分布式系統(tǒng)中的消息傳遞8、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí),Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型,以下描述正確的是?()A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理,Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)9、在大數(shù)據(jù)分析中,為了處理不平衡數(shù)據(jù)集,以下哪種方法經(jīng)常被采用?()A.過(guò)采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過(guò)采樣技術(shù)D.以上都是10、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理中,數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個(gè)在線訂票系統(tǒng),需要保證多個(gè)用戶同時(shí)訂票時(shí)數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場(chǎng)景?()A.強(qiáng)一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合11、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和應(yīng)用,以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋和應(yīng)用的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行B.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行決策和行動(dòng)C.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用只需要數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行,不需要其他人員參與D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用需要不斷地進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整12、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測(cè)模型,用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值13、大數(shù)據(jù)的分析常常需要處理高維度的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含了數(shù)百個(gè)特征,這給分析帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。以下哪種方法最能有效地降低數(shù)據(jù)的維度,同時(shí)保留重要的信息?()A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以14、在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來(lái)越重要,以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問(wèn)控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù),不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力15、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí),為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間,以下哪種方法通常被采用?()A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是16、在大數(shù)據(jù)的圖計(jì)算中,PageRank算法常用于評(píng)估網(wǎng)頁(yè)的重要性。假設(shè)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)網(wǎng)頁(yè)組成,形成一個(gè)有向圖。以下關(guān)于PageRank算法的原理,哪一項(xiàng)是正確的?()A.根據(jù)網(wǎng)頁(yè)的鏈接數(shù)量計(jì)算重要性B.考慮網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容質(zhì)量和鏈接數(shù)量來(lái)計(jì)算重要性C.通過(guò)模擬隨機(jī)瀏覽者在網(wǎng)頁(yè)之間的跳轉(zhuǎn)來(lái)計(jì)算重要性D.只關(guān)注網(wǎng)頁(yè)的入鏈數(shù)量,不考慮出鏈17、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的重要工具,以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)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(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織18、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的規(guī)劃階段,需要明確項(xiàng)目的目標(biāo)和需求。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃開展大數(shù)據(jù)項(xiàng)目以降低風(fēng)險(xiǎn)。以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的?()A.確定所需的數(shù)據(jù)類型和來(lái)源B.評(píng)估現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)是否支持大數(shù)據(jù)處理C.分析潛在的風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求D.制定項(xiàng)目的預(yù)算和時(shí)間表19、在大數(shù)據(jù)分析中,分類算法常用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法?()A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法20、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長(zhǎng)的社交媒體數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求,并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能?()A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),如MySQLB.分布式文件系統(tǒng),如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),如Redis二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在人力資源招聘中的應(yīng)用。2、(本題5分)列舉大數(shù)據(jù)在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用。3、(本題5分)說(shuō)明HBase數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。4、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化旅游行程規(guī)劃。5、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化智能電網(wǎng)的能源調(diào)度。三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)對(duì)一家酒店的客戶來(lái)源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,制定針對(duì)性的市場(chǎng)推廣策略。2、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在乒乓球館中的應(yīng)用,如乒乓球器材銷售分析、球員訓(xùn)練效果評(píng)估,以及乒乓球賽事的組織策劃。3、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)在飲料行業(yè)的應(yīng)用,如飲料新品研發(fā)、市場(chǎng)份額評(píng)估,以及消費(fèi)者購(gòu)買行為分析。4、(本題5分)分析某金融科技公司的支付數(shù)據(jù),評(píng)估支付風(fēng)險(xiǎn),提升支付安全性。5、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在法律領(lǐng)域的應(yīng)用,如案例分析、法律預(yù)測(cè),以及數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性。四、編程題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)利用Kafka,構(gòu)建一個(gè)分布式的日志收集和分

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