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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頁無錫南洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《大型數(shù)據(jù)庫》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、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,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制B.有助于預(yù)測道路擁堵情況,為出行者提供實(shí)時導(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2、在處理大數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理?()A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是3、在大數(shù)據(jù)分析項目中,數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素,哪一項不太準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價格,越貴越好4、在大數(shù)據(jù)處理中,為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯誤,以下哪種方法經(jīng)常被采用?()A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是5、假設(shè)一個大數(shù)據(jù)項目需要對海量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,以下哪種技術(shù)或工具最有可能被用于此任務(wù)?()A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.數(shù)據(jù)清洗軟件D.傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法6、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來越嚴(yán)格。假設(shè)一個企業(yè)處理大量的個人數(shù)據(jù),需要確保符合相關(guān)的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)合規(guī)性?()A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計D.以上措施都需要7、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于風(fēng)險評估和信用評級,提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于金融市場預(yù)測和投資決策,提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于金融監(jiān)管,加強(qiáng)金融市場的監(jiān)管力度D.大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu),不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融8、在大數(shù)據(jù)的異常檢測中,基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點(diǎn)。假設(shè)我們有一個二維的數(shù)據(jù)空間,以下哪種基于密度的異常檢測算法比較常用?()A.LOF(LocalOutlierFactor)算法B.KNN(K-NearestNeighbors)算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法9、在大數(shù)據(jù)治理中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定至關(guān)重要。假設(shè)一個跨國企業(yè)在不同地區(qū)有多個分支機(jī)構(gòu),數(shù)據(jù)格式和定義存在差異。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的描述,正確的是:()A.為每個地區(qū)制定獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),以適應(yīng)本地需求B.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),強(qiáng)制所有分支機(jī)構(gòu)遵循C.參考行業(yè)最佳實(shí)踐,結(jié)合企業(yè)自身特點(diǎn)制定靈活的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)無需嚴(yán)格執(zhí)行,可根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整10、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用,哪項描述不準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供有價值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細(xì)分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全獨(dú)立的領(lǐng)域,沒有相互交叉和融合的部分11、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時,內(nèi)存計算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢。以下哪項不是Spark的優(yōu)勢?()A.更快的計算速度B.更好的容錯性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用12、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時,需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析等多個環(huán)節(jié)。假設(shè)一個企業(yè)需要從多個來源(如網(wǎng)站、移動應(yīng)用、傳感器等)收集數(shù)據(jù),并將其整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合?()A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove(以上皆是)13、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述,錯誤的是()A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無關(guān)14、在大數(shù)據(jù)的特征工程中,除了手動選擇和提取特征,還可以使用自動特征工程的方法。假設(shè)我們有一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)集,以下哪種自動特征工程的技術(shù)可能適用?()A.自動編碼器B.遺傳算法C.隨機(jī)森林D.以上技術(shù)都可能用于自動特征工程15、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù),包括用戶的IP地址、訪問時間、訪問頁面等。為了保護(hù)用戶隱私,在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時需要對這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術(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)壓縮二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何識別高價值客戶。2、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管中的作用。3、(本題5分)在大數(shù)據(jù)中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的語義理解?4、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)一致性檢查在大數(shù)據(jù)中的方法。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用Flink的異步I/O功能,在實(shí)時數(shù)據(jù)處理任務(wù)中與外部數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高效交互,獲取補(bǔ)充數(shù)據(jù)。2、(本題5分)利用Hadoop框架,編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含用戶音樂播放偏好數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,找出最受歡迎的音樂類型和歌手。3、(本題5分)使用Hive對一個大規(guī)模的用戶瀏覽商品分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行商品分類熱度分析,找出最熱門的商品分類。4、(本題5分)使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫,對一個包含房價數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行房價預(yù)測,考慮房屋面積、地理位置等因素的影響。5、(本題5分)使用Hive對一個大規(guī)模的用戶評論數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)鍵詞提取,找出最能代表用戶意見的關(guān)鍵詞。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)綜合研究大數(shù)據(jù)在按摩行業(yè)的應(yīng)用,如按摩技師水平評估、客戶需求匹配
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