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，共3頁內(nèi)蒙古工業(yè)職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)（計(jì)算模型）》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、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.專家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用2、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點(diǎn)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.聚類分析B.異常檢測(cè)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類算法3、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來實(shí)現(xiàn)4、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮方面，有多種壓縮算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行高效的壓縮。以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIP壓縮算法B.LZ77壓縮算法C.游程編碼壓縮算法D.霍夫曼編碼壓縮算法5、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)組織擁有多個(gè)部門，每個(gè)部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標(biāo)準(zhǔn)。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標(biāo)準(zhǔn)B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù)，互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可用性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，必須保證數(shù)據(jù)的一致性，但在某些情況下可以容忍短暫的數(shù)據(jù)不可用。以下哪種策略最適合？（）A.采用強(qiáng)一致性模型，確保數(shù)據(jù)在任何時(shí)候都是準(zhǔn)確一致的B.采用最終一致性模型，允許在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但最終會(huì)達(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對(duì)一致性不做嚴(yán)格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統(tǒng)性能7、在選擇大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案時(shí)，需要考慮諸多因素。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且要求能夠快速查詢和更新數(shù)據(jù)，以下哪種存儲(chǔ)方案可能不太合適？（）A.HBaseB.MongoDBC.MySQLD.Cassandra8、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9、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng)，存儲(chǔ)了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是非常重要的問題，以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要采用多種技術(shù)，如加密、訪問控制、匿名化等B.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(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)安全和隱私保護(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)安全和隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力11、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對(duì)大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會(huì)產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場(chǎng)營銷策略提供參考12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于無損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮，文本數(shù)據(jù)適合無損壓縮D.無損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低14、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問控制的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問控制可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問控制是一種常見的訪問控制策略C.訪問控制只適用于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，對(duì)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無效D.訪問控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設(shè)置不同的權(quán)限級(jí)別15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性需要得到保障。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)處理流程涉及多個(gè)步驟和系統(tǒng)。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)的一致性？（）A.在每個(gè)步驟結(jié)束時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證和修復(fù)B.建立中央數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，統(tǒng)一管理和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)C.采用自動(dòng)化的數(shù)據(jù)驗(yàn)證工具和流程D.以上方法結(jié)合使用，加強(qiáng)數(shù)據(jù)一致性管理二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在制造業(yè)的質(zhì)量控制中的應(yīng)用。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的情感分析？3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在航空票價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在能源管理中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個(gè)包含股票價(jià)格歷史數(shù)據(jù)的文件，計(jì)算某只股票在過去一年中的最高價(jià)格、最低價(jià)格以及價(jià)格波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差。2、（本題5分）利用Flink的窗口機(jī)制，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的電商交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，計(jì)算每10秒鐘內(nèi)的總交易金額和交易次數(shù)。3、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Flink流處理框架，開發(fā)一個(gè)程序來處理實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)。計(jì)算每個(gè)IP地址的流量使用情況，并檢測(cè)異常流量。4、（本題5分）利用Java語言和MongoDB數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和管理大量的音樂播放記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、歌曲ID、播放時(shí)間等，并能夠根據(jù)用戶ID統(tǒng)計(jì)播放次數(shù)最多的歌曲。5、（本題5分）有一個(gè)包含交通流量監(jiān)測(cè)攝像頭數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出車流量最大的路口和對(duì)應(yīng)的車流量。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析某社交媒體平臺(tái)的用戶地理位置數(shù)據(jù)，