自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁陜西青年職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)人工智能方法》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、流處理技術(shù)在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景，能快速處理不斷流入的數(shù)據(jù)B.批處理則更適合處理大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)處理時(shí)間的要求相對(duì)較低C.流處理系統(tǒng)通常具有較低的延遲，而批處理系統(tǒng)的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架中同時(shí)使用，必須二選一2、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。如果數(shù)據(jù)量非常大，且需要進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，以下哪種工具較為合適？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS3、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機(jī)抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量4、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤可以幫助理解數(shù)據(jù)的來龍去脈。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤工具和技術(shù)，哪項(xiàng)說法不準(zhǔn)確？（）A.一些商業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了內(nèi)置的數(shù)據(jù)血緣追蹤功能B.可以通過自定義腳本和數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追蹤C(jī).數(shù)據(jù)血緣追蹤技術(shù)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和記錄數(shù)據(jù)處理過程中的所有變化D.數(shù)據(jù)血緣追蹤只適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不適用5、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問時(shí)間、訪問頁面等。為了保護(hù)用戶隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要對(duì)這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮6、在大數(shù)據(jù)的采集過程中，數(shù)據(jù)的來源多種多樣。假設(shè)要收集一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)源最能提供全面和準(zhǔn)確的信息？（）A.道路攝像頭B.車載導(dǎo)航設(shè)備C.移動(dòng)手機(jī)信號(hào)D.以上數(shù)據(jù)源結(jié)合使用7、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見的圖計(jì)算模型包括有向圖、無向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度8、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個(gè)新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯(cuò)誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時(shí)處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯(cuò)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9、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力10、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢(shì)C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對(duì)延遲要求極高的場(chǎng)景11、在大數(shù)據(jù)分析中，為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢(shì)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時(shí)間序列分析D.以上都是12、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目，需要分析大量的天體觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲(chǔ)和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用13、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用14、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對(duì)某個(gè)事件的態(tài)度傾向，以下哪種技術(shù)可以提供幫助？（）A.文本分類B.情感分析C.主題模型D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理16、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術(shù)最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類17、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲(chǔ)容量的方案。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性18、對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇？（）A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow19、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來提高分析的準(zhǔn)確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長度D.以上因素都可能對(duì)提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助20、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性要求日益嚴(yán)格。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私合規(guī)的措施，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.企業(yè)需要了解并遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如歐盟的GDPR、中國的網(wǎng)絡(luò)安全法等B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)，提高其合規(guī)意識(shí)和數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)，發(fā)現(xiàn)并整改潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)D.為了滿足合規(guī)要求，應(yīng)盡量避免收集和使用任何用戶數(shù)據(jù)21、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是22、假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)用戶的購買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘23、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24、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性，通常采用哪種數(shù)據(jù)復(fù)制策略？（）A.主從復(fù)制B.對(duì)等復(fù)制C.鏈?zhǔn)綇?fù)制D.混合復(fù)制25、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ77二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的去重處理？2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在金融科技中的創(chuàng)新應(yīng)用。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)集成的概念和面臨的問題。4、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在體育訓(xùn)練中的應(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）分析大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用，如車輛故障診斷、自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)處理，以及車聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)安全。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在肉類加工行業(yè)的應(yīng)用，如肉類品質(zhì)檢測(cè)、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)，以及肉類食品安全的監(jiān)控。3、（本題5分）研究某社交媒體平臺(tái)的用戶私信數(shù)據(jù)，保護(hù)用戶隱私。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在紡織行業(yè)的應(yīng)用，如生產(chǎn)質(zhì)量控制、市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以及供應(yīng)鏈的快速響應(yīng)。5、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在密室逃脫場(chǎng)館中的應(yīng)用，如主題設(shè)計(jì)優(yōu)化、玩家解謎數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，以及密室逃脫場(chǎng)館的口碑管理。四、編程題（本大題共3個(gè)小題