清遠職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)英語》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
清遠職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)英語》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
清遠職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)英語》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁清遠職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)英語》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷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2分,共30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、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵的步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在一些缺失值和錯誤數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇,正確的是:()A.對于缺失值,直接刪除包含缺失值的記錄,以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對于錯誤數(shù)據(jù),通過手動檢查和修正來確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C.利用統(tǒng)計方法填充缺失值,并使用機器學(xué)習(xí)算法檢測和糾正錯誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯誤數(shù)據(jù),直接進行后續(xù)的分析2、在大數(shù)據(jù)處理中,為了處理數(shù)據(jù)傾斜問題,以下哪種方法經(jīng)常被采用?()A.數(shù)據(jù)分區(qū)B.增加并行度C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)預(yù)處理3、在大數(shù)據(jù)分析項目中,以下哪個階段通常需要花費最多的時間和精力?()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)果評估4、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,訪問控制是保護數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問控制的描述,錯誤的是?()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)限級別5、在大數(shù)據(jù)分析中,為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集,以下哪種算法經(jīng)常被使用?()A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是6、大數(shù)據(jù)的隱私保護是一個重要的問題。假設(shè)一個醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng),包含了患者的敏感醫(yī)療信息,需要在進行數(shù)據(jù)分析的同時確保患者隱私不被泄露。以下哪種方法最能有效地保護數(shù)據(jù)隱私?()A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.訪問控制和權(quán)限管理D.以上方法結(jié)合使用7、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集,需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效?()A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖8、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘與機器學(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)挖掘和機器學(xué)習(xí)是完全獨立的領(lǐng)域,沒有相互交叉和融合的部分9、大數(shù)據(jù)安全是一個重要的問題,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全的描述中,錯誤的是()。A.大數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性B.大數(shù)據(jù)安全需要采用多種安全技術(shù),如加密、訪問控制等C.大數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲的安全,不需要關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩獶.大數(shù)據(jù)安全需要建立完善的安全管理體系10、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法,哪項說法不正確?()A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作,完成后無需再進行維護和更新11、大數(shù)據(jù)的價值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識。假設(shè)一家金融機構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù),想要預(yù)測客戶的信用風(fēng)險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效?()A.描述性統(tǒng)計分析,總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析,將客戶分為不同的風(fēng)險類別D.回歸分析,建立信用風(fēng)險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型12、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時,情感分析是一個常見的任務(wù)。假設(shè)我們有大量的微博文本數(shù)據(jù),需要判斷每條微博所表達的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析?()A.基于詞典的方法,根據(jù)預(yù)定義的情感詞庫進行判斷B.基于機器學(xué)習(xí)的方法,使用分類算法進行訓(xùn)練和預(yù)測C.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行情感分類D.以上方法都經(jīng)常被使用,具體取決于數(shù)據(jù)特點和任務(wù)需求13、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及,產(chǎn)生了大量的實時數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時,以下哪個因素對于保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性最為關(guān)鍵?()A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理14、在大數(shù)據(jù)項目管理中,以下關(guān)于確定項目需求的描述,哪一項不太準(zhǔn)確?()A.需要與業(yè)務(wù)部門充分溝通,了解其實際需求和期望B.只關(guān)注當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求,不需要考慮未來的發(fā)展C.對需求進行詳細的分析和文檔化,確保各方理解一致D.評估需求的可行性和優(yōu)先級15、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險控制中的應(yīng)用,哪一個是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過分析客戶的信用記錄和交易行為評估信用風(fēng)險B.能夠?qū)崟r監(jiān)測市場動態(tài),防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險控制中的應(yīng)用主要依賴于人工分析,自動化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進行反欺詐檢測,保障金融交易安全二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何進行數(shù)據(jù)的版本控制?2、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何改善醫(yī)療資源分配不均的問題。3、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的影響。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)運用Java語言和Flink流處理框架,開發(fā)一個程序來處理實時的能源消耗數(shù)據(jù)。分析能源消耗模式,為節(jié)能減排提供建議。2、(本題5分)給定一個包含電商商品推薦點擊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,分析推薦算法的效果和改進方向。3、(本題5分)使用Java語言和Cassandra數(shù)據(jù)庫,設(shè)計一個數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng),用于存儲和查詢大量的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定區(qū)域和時間的圖像。4、(本題5分)利用Spark框架,讀取一個包含在線教育課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的文件,分析不同課程的完成率和學(xué)生的學(xué)習(xí)進度。5、(本題5分)用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫,編寫一個程序來緩存熱門新聞文章和相關(guān)評論。當(dāng)用戶訪問時,優(yōu)先從緩存中獲取,提高加

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