自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共2頁湘潭大學(xué)興湘學(xué)院《大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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中，只有一項是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）2、大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)通常需要具備可擴展性、高性能和高可靠性等特點。以下哪種存儲技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有較好的可擴展性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲架構(gòu)D.本地磁盤存儲3、大數(shù)據(jù)分析中的機器學(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)于機器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進行分類和預(yù)測，如預(yù)測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務(wù)C.強化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因為其對數(shù)據(jù)量和計算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色4、對于一個大型電商平臺，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗5、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來越廣泛。對于一個大型企業(yè)來說，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲整個企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)6、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的容錯機制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運行在Hadoop集群上，無法獨立部署7、在大數(shù)據(jù)隱私保護中，同態(tài)加密是一種有潛力的技術(shù)。以下關(guān)于同態(tài)加密的描述，哪一項是錯誤的？（）A.同態(tài)加密允許在密文上進行特定的計算操作B.同態(tài)加密能夠在不解密的情況下獲得計算結(jié)果C.同態(tài)加密的計算效率通常很高D.同態(tài)加密可以用于保護數(shù)據(jù)在計算過程中的隱私8、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護措施的敘述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護無關(guān)9、在處理大數(shù)據(jù)時，常常需要使用分布式計算框架來提高計算效率。假設(shè)有一個計算任務(wù)需要對數(shù)十億條數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的計算，以下哪種分布式計算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計算時具有優(yōu)勢？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）10、大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個城市的交通管理部門想要利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數(shù)據(jù)B.道路攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)C.公交卡的刷卡記錄D.以上數(shù)據(jù)結(jié)合使用，綜合分析交通狀況11、在處理海量文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計算簡單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時效果較好，詞嵌入模型更適合長文本12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能夠節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的說法，錯誤的是（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，沒有任何信息損失B.有損壓縮會丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下仍能滿足需求C.數(shù)據(jù)壓縮比越高，壓縮效果越好，對數(shù)據(jù)的使用沒有任何影響D.選擇數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)時需要考慮數(shù)據(jù)的特點和應(yīng)用需求13、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來自多個不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣14、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時效性D.數(shù)據(jù)的存儲格式15、大數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療診斷和治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康C.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療科研，加速醫(yī)學(xué)研究的進展D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機構(gòu)進行數(shù)據(jù)共享二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)可視化的重要性。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的追溯策略，如何制定？3、（本題5分）簡述MapReduce編程模型的原理。4、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)如何推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)一個程序來存儲和查詢大量的物流快遞單號跟蹤數(shù)據(jù)，包括快遞單號、當(dāng)前位置、預(yù)計到達時間等，并能夠根據(jù)快遞單號進行實時查詢和更新。2、（本題5分）給定一個包含大量文本數(shù)據(jù)的文件，使用Python的正則表達式和字符串處理功能，提取出所有包含特定關(guān)鍵詞（如“大數(shù)據(jù)”）的句子，并統(tǒng)計出現(xiàn)的次數(shù)。3、（本題5分）基于Flink框架，實現(xiàn)一個實時數(shù)據(jù)處理程序，對源源不斷的傳感器數(shù)據(jù)進行監(jiān)測。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)超過設(shè)定的閾值時，立即發(fā)出警報，并將異常數(shù)據(jù)存儲到專門的數(shù)據(jù)庫中。4、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個包含在線教育平臺課程評價數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出評價最好的10個課程，并計算它們的平均評價分?jǐn)?shù)。5、（本題5分）利用Hadoop的數(shù)據(jù)放置策略，優(yōu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲位置，提高數(shù)據(jù)訪問的效率。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）對一家零售