合肥城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算平臺(tái)原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)合肥城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算平臺(tái)原理及應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(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)時(shí)代，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇對(duì)于系統(tǒng)性能和成本有著重要影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的比較，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和復(fù)雜的事務(wù)處理，但在擴(kuò)展性方面存在一定局限B.分布式文件系統(tǒng)如HDFS適合存儲(chǔ)大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性C.對(duì)象存儲(chǔ)常用于存儲(chǔ)海量的小文件，具有高效的讀寫(xiě)性能和較低的成本D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，速度極快，但存儲(chǔ)容量有限且成本較高，只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)2、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和窗口操作。假設(shè)要對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，計(jì)算每分鐘的平均交易價(jià)格。以下哪種窗口操作最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.滑動(dòng)窗口B.滾動(dòng)窗口C.會(huì)話(huà)窗口D.以上窗口都不適合3、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(hù)購(gòu)買(mǎi)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(hù)細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。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(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類(lèi)分析算法D.回歸分析算法4、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)更適合？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)5、對(duì)于一個(gè)需要處理大量實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)的電商大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠確保數(shù)據(jù)的一致性和事務(wù)的完整性？（）A.分布式事務(wù)B.兩階段提交C.最終一致性D.以上都不是6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)，以下哪種策略通常被采用？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架需要考慮數(shù)據(jù)的分區(qū)和分布策略。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集按照用戶(hù)ID進(jìn)行分區(qū)。以下關(guān)于分區(qū)策略的描述，正確的是：（）A.分區(qū)數(shù)量越多越好，能夠提高并行處理能力B.分區(qū)應(yīng)均勻分布，避免某些分區(qū)數(shù)據(jù)量過(guò)大C.分區(qū)可以隨意設(shè)置，對(duì)計(jì)算性能沒(méi)有影響D.按照用戶(hù)ID的首字母進(jìn)行分區(qū)，方便管理8、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(chēng)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）9、在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）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，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)，提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施，如道路和停車(chē)場(chǎng)的建設(shè)D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在城市交通，對(duì)長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)淖饔糜邢?0、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)，并且數(shù)據(jù)具有多個(gè)類(lèi)別，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機(jī)D.支持向量機(jī)11、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(chǎng)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(jiǎn)潔的文字說(shuō)明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋12、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。對(duì)于一個(gè)大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常存儲(chǔ)整個(gè)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門(mén)或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存在，不需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)13、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶(hù)更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專(zhuān)業(yè)人員，不適用于普通用戶(hù)D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶(hù)界面和交互性14、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶(hù)訪問(wèn)日志數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)的IP地址、訪問(wèn)時(shí)間、訪問(wèn)頁(yè)面等。為了保護(hù)用戶(hù)隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要對(duì)這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見(jiàn)的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮15、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密存儲(chǔ)，就無(wú)需擔(dān)心隱私問(wèn)題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風(fēng)險(xiǎn)D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)，只能依靠用戶(hù)自身注意16、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程時(shí)，為了提取有意義的特征，以下哪種方法通常被采用？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征構(gòu)建D.以上都是17、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)記錄的數(shù)據(jù)集，其中存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤或重復(fù)。以下哪種方法不太適合用于處理數(shù)據(jù)缺失的情況？（）A.使用均值或中位數(shù)填充缺失值B.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過(guò)算法推測(cè)缺失值C.直接刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)行D.不做任何處理，保留缺失值18、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，常常采用緩存機(jī)制。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中有一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)區(qū)域，經(jīng)常被訪問(wèn)。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（隨機(jī)）19、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專(zhuān)家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用20、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、預(yù)測(cè)性分析、規(guī)范性分析等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.描述性分析用于描述數(shù)據(jù)的特征和分布B.預(yù)測(cè)性分析用于預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和事件C.規(guī)范性分析用于制定最優(yōu)的決策和行動(dòng)方案D.大數(shù)據(jù)分析方法只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的去重處理？2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改變新聞傳播方式？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在科研領(lǐng)域的應(yīng)用，如科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、跨學(xué)科研究，以及數(shù)據(jù)的可重復(fù)性和可信度。2、（本題5分）研究某視頻網(wǎng)站的用戶(hù)觀看時(shí)長(zhǎng)和偏好數(shù)據(jù)，制作更受歡迎的視頻內(nèi)容。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用，如人臉識(shí)別、視頻監(jiān)控分析，以及隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）通過(guò)分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的用戶(hù)互動(dòng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的社交圈子和影響力人物。5、（本題5分）對(duì)一家零售企業(yè)的門(mén)店客流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分