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?！堋狻€…………第1頁，共1頁三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中，差分隱私是一種常用的技術(shù)。以下關(guān)于差分隱私的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結(jié)果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護(hù)程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作2、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3、在大數(shù)據(jù)安全方面，數(shù)據(jù)加密是一種重要的保護(hù)手段。以下關(guān)于對稱加密算法和非對稱加密算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對稱加密算法的加密和解密速度通常比非對稱加密算法快B.非對稱加密算法的密鑰管理比對稱加密算法更簡單C.對稱加密算法適用于大量數(shù)據(jù)的加密，非對稱加密算法適用于數(shù)字簽名等場景D.對稱加密算法的安全性比非對稱加密算法高4、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯機(jī)制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運(yùn)行在Hadoop集群上，無法獨(dú)立部署5、在大數(shù)據(jù)分析中，分類算法常用于預(yù)測數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法6、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響7、大數(shù)據(jù)的存儲方式多種多樣，NoSQL數(shù)據(jù)庫就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確？（）A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型，能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.通常不支持事務(wù)處理，數(shù)據(jù)一致性要求相對較低C.適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于復(fù)雜查詢的處理能力較強(qiáng)D.具有良好的可擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，需要選擇合適的評估指標(biāo)來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個指標(biāo)通常不適合作為主要評估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差9、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險評估、市場風(fēng)險預(yù)測、操作風(fēng)險監(jiān)測等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險管理中應(yīng)用的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險評估，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場風(fēng)險預(yù)測，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)險監(jiān)測，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10、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性，常常采用冗余存儲。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了多個副本，當(dāng)其中一個副本損壞時，以下哪種恢復(fù)方式最快速？（）A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同11、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表類型較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.矩形樹圖D.以上都是12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和應(yīng)用，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋和應(yīng)用的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行B.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行決策和行動C.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用只需要數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋和應(yīng)用需要不斷地進(jìn)行評估和調(diào)整13、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是14、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。假設(shè)一個包含了用戶購物行為的數(shù)據(jù)集，其中存在大量缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況，同時能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過統(tǒng)計方法填充缺失值，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，并使用聚類算法識別和處理異常值C.對缺失值進(jìn)行隨機(jī)填充，保留重復(fù)數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進(jìn)行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析15、在選擇大數(shù)據(jù)處理框架時，需要考慮多個因素。以下哪一項(xiàng)不是選擇框架時應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.計算復(fù)雜度C.開發(fā)成本D.框架的流行程度二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對動物保護(hù)的價值體現(xiàn)在哪里？2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在共享單車管理中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的主要區(qū)別。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在游戲用戶體驗(yàn)優(yōu)化中的方法。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個查詢語句，對一個包含數(shù)十億行電商用戶行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求提取出用戶的購買行為模式和偏好。2、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個查詢語句，對一個包含數(shù)十億行物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求提取出特定設(shè)備類型在特定時間段的運(yùn)行狀態(tài)。3、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Solr搜索服務(wù)器，開發(fā)一個系統(tǒng)來搜索和索引大量的圖書評論。要求能夠根據(jù)讀者評價和關(guān)鍵詞準(zhǔn)確返回相關(guān)評論。4、（本題5分）基于Hive，對一個包含網(wǎng)站用戶行為數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊、滾動、停留）的表進(jìn)行分析，找出用戶最感興趣的頁面內(nèi)容和區(qū)域。5、（本題5分）運(yùn)用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫，開發(fā)一個程序來緩存頻繁訪問的商品信息，以提高電商網(wǎng)站的響應(yīng)速度。商品信息包括商品ID、商品名稱、價格、庫存等。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分