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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(yè),共3頁(yè)新疆師范大學(xué)
《大數(shù)據(jù)綜合》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)處理框架中,Kafka常用于消息隊(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)性要求極高的消息2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)是確保數(shù)據(jù)安全性和可用性的重要措施。以下哪種備份策略在恢復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)速度最快?()A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上恢復(fù)速度相同3、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè),加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(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4、假設(shè)要對(duì)大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性,以下哪種方法可能更有效?()A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是5、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像分析、健康管理等,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預(yù)測(cè)和預(yù)防,提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療影像分析,提高診斷的準(zhǔn)確性和速度C.大數(shù)據(jù)可以用于健康管理,幫助人們更好地管理自己的健康D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部,不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享6、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個(gè)推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行推薦,這屬于哪種推薦方法?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦7、在大數(shù)據(jù)處理中,為了提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率,以下哪種硬件配置通常是重要的?()A.多核CPUB.大容量?jī)?nèi)存C.高速磁盤(pán)D.以上都是8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí),內(nèi)存計(jì)算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢(shì)。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢(shì)?()A.更快的計(jì)算速度B.更好的容錯(cuò)性C.支持更多的編程語(yǔ)言D.更高效的內(nèi)存利用9、在大數(shù)據(jù)分析中,建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是常見(jiàn)的做法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述,不準(zhǔn)確的是()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的是經(jīng)過(guò)整合和清洗的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于支持決策分析,而不是事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的,反映最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)需要考慮數(shù)據(jù)的分層和主題域的劃分10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法,哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行,后續(xù)處理過(guò)程中無(wú)需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量11、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,為了提高數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)性能,通常會(huì)采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)。以下關(guān)于分布式存儲(chǔ)的描述,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上B.可以通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展存儲(chǔ)容量C.節(jié)點(diǎn)之間的通信開(kāi)銷(xiāo)對(duì)性能影響較小D.數(shù)據(jù)的一致性維護(hù)是一個(gè)重要問(wèn)題12、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析中,時(shí)間序列預(yù)測(cè)是常見(jiàn)的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù),需要預(yù)測(cè)未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)?()A.線性回歸B.決策樹(shù)C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林13、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14、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述,哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的?()A.數(shù)據(jù)傾斜可能導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和優(yōu)化算法來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.數(shù)據(jù)傾斜只會(huì)出現(xiàn)在分布式計(jì)算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜15、對(duì)于一個(gè)需要實(shí)時(shí)處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景,例如實(shí)時(shí)監(jiān)控交通流量,以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合?()A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)16、當(dāng)處理來(lái)自多個(gè)不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí),為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和統(tǒng)一管理,以下哪種方法通常是首選?()A.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.使用ETL工具C.開(kāi)發(fā)定制的數(shù)據(jù)接口D.直接將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中17、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,以減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度,以下哪種技術(shù)較為合適?()A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗18、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中,數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理,以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡?()A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,取決于數(shù)據(jù)分布19、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷(xiāo)售額占比情況,以下哪種可視化圖表最合適?()A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖20、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)探索性分析(EDA)是重要的第一步。假設(shè)我們有一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,以下哪個(gè)不是EDA的主要目的?()A.了解數(shù)據(jù)的分布和特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值C.直接建立數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型D.確定數(shù)據(jù)的質(zhì)量和缺失值情況二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)渠道選擇。2、(本題5分)列舉大數(shù)據(jù)在民間藝術(shù)傳承中的應(yīng)用。3、(本題5分)說(shuō)明大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用。三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)研究某在線視頻平臺(tái)的用戶觀看時(shí)段數(shù)據(jù),安排優(yōu)質(zhì)內(nèi)容推送時(shí)間。2、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在玻璃行業(yè)的應(yīng)用,如玻璃制品工藝改進(jìn)、市場(chǎng)銷(xiāo)售預(yù)測(cè),以及節(jié)能減排數(shù)據(jù)的分析。3、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在水上樂(lè)園中的應(yīng)用,如項(xiàng)目排隊(duì)時(shí)間預(yù)測(cè)、游客流量控制,以及水上樂(lè)園設(shè)施的維護(hù)管理。4、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在眼鏡行業(yè)的應(yīng)用,如鏡片設(shè)計(jì)優(yōu)化、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析,以及客戶需求的精準(zhǔn)把握。5、(本題5分)對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,加強(qiáng)安全管理。四、編程題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)基于Flink框架,實(shí)現(xiàn)
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