四川美術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
四川美術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
四川美術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(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15個(gè)小題,每小題2分,共30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、在交通領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的描述,不正確的是()A.可以通過(guò)分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制,緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài),提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施,如道路和停車(chē)場(chǎng)的建設(shè)D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在城市交通,對(duì)長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)淖饔糜邢?、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(duì)稱加密算法和非對(duì)稱加密算法的比較,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.對(duì)稱加密算法的加密和解密速度通常比非對(duì)稱加密算法快B.非對(duì)稱加密算法的密鑰管理比對(duì)稱加密算法更簡(jiǎn)單C.對(duì)稱加密算法適用于大量數(shù)據(jù)的加密,非對(duì)稱加密算法適用于數(shù)字簽名等場(chǎng)景D.對(duì)稱加密算法的安全性比非對(duì)稱加密算法高3、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中,項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的敘述,錯(cuò)誤的是()A.需要明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求,制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃B.風(fēng)險(xiǎn)管理是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的重要環(huán)節(jié),但不是必需的C.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的溝通和協(xié)作對(duì)于項(xiàng)目的成功實(shí)施非常關(guān)鍵D.要對(duì)項(xiàng)目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評(píng)估4、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(kù)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(kù)最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)?()A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer5、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用,哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確?()A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測(cè),如預(yù)測(cè)客戶流失、商品銷量等B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測(cè)等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少,因?yàn)槠鋵?duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過(guò)高D.深度學(xué)習(xí)算法,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像、語(yǔ)音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色6、數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié),其目的是去除噪聲和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述,不準(zhǔn)確的是()A.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除可以去除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄B.缺失值處理通常采用刪除含有缺失值的記錄或者填充缺失值的方法C.異常值檢測(cè)可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)采集階段進(jìn)行一次,后續(xù)無(wú)需再次處理7、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)時(shí),需要考慮計(jì)算資源的分配和管理。以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化?()A.虛擬化技術(shù)B.容器技術(shù)C.云計(jì)算平臺(tái)D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇非常重要,以下關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選擇的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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)存儲(chǔ)方式適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇只需要考慮存儲(chǔ)容量,不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能,常常采用緩存機(jī)制。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中有一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)區(qū)域,經(jīng)常被訪問(wèn)。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好?()A.LRU(LeastRecentlyUsed)B.FIFO(FirstInFirstOut)C.LFU(LeastFrequentlyUsed)D.Random(隨機(jī))10、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式多種多樣,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)較低C.適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)11、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí),以下哪種方法可以考慮多個(gè)因素之間的相互關(guān)系?()A.簡(jiǎn)單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時(shí)間序列分析12、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過(guò)分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)?()A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析13、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問(wèn)題時(shí),以下哪種聚類算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感?()A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感14、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)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(xiàng)說(shuō)法不正確?()A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語(yǔ)義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見(jiàn)的挑戰(zhàn)B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的問(wèn)題C.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市來(lái)集中存儲(chǔ)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(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新15、在選擇大數(shù)據(jù)處理框架時(shí),需要考慮多個(gè)因素。以下哪一項(xiàng)不是選擇框架時(shí)應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素?()A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.計(jì)算復(fù)雜度C.開(kāi)發(fā)成本D.框架的流行程度二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在社交媒體分析中的作用。2、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何檢測(cè)金融欺詐行為。3、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)世系,與數(shù)據(jù)血緣和沿襲的關(guān)系是什么?三、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用Hive對(duì)一個(gè)大規(guī)模的用戶購(gòu)買(mǎi)商品組合數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,找出經(jīng)常一起購(gòu)買(mǎi)的商品組合。2、(本題5分)運(yùn)用Java語(yǔ)言和Presto查詢引擎,編寫(xiě)一個(gè)查詢語(yǔ)句,對(duì)一個(gè)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(gòu)買(mǎi)行為模式和偏好。3、(本題5分)使用Java語(yǔ)言和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng),用于存儲(chǔ)和查詢大量的酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定時(shí)間段和地點(diǎn)的酒店預(yù)訂情況。4、(本題5分)用Python編寫(xiě)一個(gè)程序,使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對(duì)大規(guī)模的用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出用戶的消費(fèi)偏好和消費(fèi)習(xí)慣。5、(本題5分)利用Kafka消息隊(duì)列,構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分發(fā)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)來(lái)源為多個(gè)傳感器,系統(tǒng)需要將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)給不同的處理模塊進(jìn)行分析和處理。

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