遵義醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校《大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)遵義醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校《大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)》

2023-2024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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）2、大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)城市的交通管理部門想要利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數(shù)據(jù)B.道路攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)C.公交卡的刷卡記錄D.以上數(shù)據(jù)結(jié)合使用，綜合分析交通狀況3、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最能有效地減少數(shù)據(jù)量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術(shù)編碼4、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5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark因其高效的性能而備受青睞。假設(shè)我們要處理一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行復(fù)雜的迭代計(jì)算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持內(nèi)存計(jì)算，大大提高了計(jì)算速度B.提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù)，對(duì)于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯(cuò)機(jī)制，能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的一致性和可用性之間需要進(jìn)行權(quán)衡。假設(shè)有一個(gè)在線交易系統(tǒng)，在極端情況下，以下哪種策略更傾向于保證數(shù)據(jù)的一致性？（）A.立即停止服務(wù)，直到數(shù)據(jù)一致性恢復(fù)B.允許一定程度的數(shù)據(jù)不一致，優(yōu)先保證系統(tǒng)的可用性C.采用異步復(fù)制，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度D.隨機(jī)選擇一種策略7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都不合適8、大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源管理領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)能源公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析能源設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障B.監(jiān)測(cè)用戶的能源使用習(xí)慣，提供節(jié)能建議C.優(yōu)化能源分配和調(diào)度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化9、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)行采樣。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，正確的是？（）A.隨機(jī)采樣可以保證樣本的代表性B.分層采樣適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況C.采樣會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，應(yīng)盡量避免D.系統(tǒng)采樣比隨機(jī)采樣更準(zhǔn)確10、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育11、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有重要應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制B.有助于預(yù)測(cè)道路擁堵情況，為出行者提供實(shí)時(shí)導(dǎo)航C.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只能用于城市交通，對(duì)高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強(qiáng)安全管理12、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含用戶的購(gòu)買記錄和瀏覽記錄，以下哪種方法可以找出購(gòu)買行為和瀏覽行為之間的關(guān)聯(lián)？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.回歸分析13、在大數(shù)據(jù)的流處理中，窗口操作是常見(jiàn)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(chǎng)景？（）A.滾動(dòng)窗口B.滑動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.固定窗口14、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于銷售業(yè)績(jī)的大數(shù)據(jù)集，需要展示不同地區(qū)、不同產(chǎn)品的銷售趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具可能最適合？（）A.TableauB.ExcelC.PowerBID.Alloftheabove（以上皆是）15、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持強(qiáng)事務(wù)一致性B.具有良好的可擴(kuò)展性C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式通常為鍵值對(duì)D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)16、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一個(gè)包含了客戶購(gòu)買歷史、瀏覽行為和個(gè)人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法17、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評(píng)估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個(gè)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(píng)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18、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要選擇合適的圖表類型來(lái)有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，展示了不同地區(qū)在一年中每個(gè)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(shí)間的變化趨勢(shì)C.柱狀圖，對(duì)比不同地區(qū)在每個(gè)月的銷售額D.散點(diǎn)圖，分析銷售額與其他因素的關(guān)系19、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21、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問(wèn)題時(shí)，以下哪種聚類算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感22、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段通常需要花費(fèi)最多的時(shí)間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評(píng)估23、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和影響力傳播路徑？（）A.PageRank算法B.最短路徑算法C.最小生成樹算法D.以上都是24、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，地理信息系統(tǒng)（GIS）與大數(shù)據(jù)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于GIS與大數(shù)據(jù)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.能夠處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)B.可以進(jìn)行更精確的地理空間分析C.有助于發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中的隱藏模式D.會(huì)降低地理信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率25、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中，同態(tài)加密是一種有潛力的技術(shù)。以下關(guān)于同態(tài)加密的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.同態(tài)加密允許在密文上進(jìn)行特定的計(jì)算操作B.同態(tài)加密能夠在不解密的情況下獲得計(jì)算結(jié)果C.同態(tài)加密的計(jì)算效率通常很高D.同態(tài)加密可以用于保護(hù)數(shù)據(jù)在計(jì)算過(guò)程中的隱私26、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合27、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方面不是評(píng)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(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性D.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式28、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價(jià)值）。當(dāng)處理來(lái)自不同來(lái)源、格式各異的數(shù)據(jù)時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)分析，首先需要解決的問(wèn)題是什么？（）A.選擇合適的數(shù)據(jù)分析算法B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和整合C.確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式D.評(píng)估數(shù)據(jù)的價(jià)值和重要性29、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用30、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)二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用MapReduce，對(duì)一個(gè)包含用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，將用戶分為不同的消費(fèi)群體。2、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的圖像分割數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)精確的圖像分割。3、（本題5分）使用MapReduce，對(duì)一個(gè)包含用戶地理位置和消費(fèi)記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行地理營(yíng)銷分析，為不同地區(qū)的用戶制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略。4、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和Cassandra數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和查詢大量的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定區(qū)域和時(shí)間的圖像。5、（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。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)