北京理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)特色課程模塊》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁北京理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)特色課程模塊》

2022-2023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一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著2、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對一個大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計算機(jī)視覺任務(wù)？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹3、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實時數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個電商平臺需要實時監(jiān)控用戶的購買行為，以便及時調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實時分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法4、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時，為了整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是5、在處理實時大數(shù)據(jù)流時，Kafka是一個常用的消息隊列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述，錯誤的是？（）A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點C.Kafka中的消息一旦被消費(fèi)就會立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機(jī)制6、假設(shè)要對大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，例如預(yù)測股票價格走勢，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林7、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲中，一致性哈希算法常用于數(shù)據(jù)的分布和負(fù)載均衡。假設(shè)一個分布式系統(tǒng)中有多個存儲節(jié)點，以下關(guān)于一致性哈希算法的優(yōu)點，哪一項是不正確的？（）A.當(dāng)節(jié)點增加或減少時，數(shù)據(jù)遷移量較小B.能夠均勻地分布數(shù)據(jù)到各個節(jié)點C.不需要考慮節(jié)點的性能差異D.具有較好的容錯性8、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)我們有一個新的數(shù)據(jù)集，以下哪個不是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)測模型D.確定數(shù)據(jù)的質(zhì)量和缺失值情況9、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉庫D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫10、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)進(jìn)行的。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)問題，以下哪個是首要的解決步驟？（）A.分析問題的根源B.修復(fù)數(shù)據(jù)C.通知相關(guān)人員D.記錄問題11、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個數(shù)據(jù)分析報告依賴多個數(shù)據(jù)源和處理步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和處理過程，便于問題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤時有用，正常情況下無需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，應(yīng)盡量避免D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系難以追蹤和維護(hù)，對數(shù)據(jù)分析沒有實際幫助12、假設(shè)要對大量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如行為識別，以下哪種技術(shù)或框架可能會被使用？（）A.計算機(jī)視覺技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)框架C.視頻處理庫D.以上都是13、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密存儲，就無需擔(dān)心隱私問題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風(fēng)險D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)無法實現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意14、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的敘述，錯誤的是（）A.需要制定詳細(xì)的遷移計劃，包括遷移的時間、步驟和風(fēng)險應(yīng)對措施B.數(shù)據(jù)遷移過程中要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性C.可以直接將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)復(fù)制到目標(biāo)系統(tǒng)，無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移完成后需要進(jìn)行測試和驗證，確保數(shù)據(jù)的可用性15、在大數(shù)據(jù)存儲中，NewSQL數(shù)據(jù)庫試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫的特點，哪一項描述不準(zhǔn)確？（）A.支持強(qiáng)事務(wù)一致性B.具有良好的可擴(kuò)展性C.數(shù)據(jù)存儲方式通常為鍵值對D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)16、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計需要適應(yīng)新的需求。假設(shè)一個擁有多個業(yè)務(wù)部門的大型企業(yè)，需要構(gòu)建一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫來整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最適合這種復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境？（）A.集中式數(shù)據(jù)倉庫B.分布式數(shù)據(jù)倉庫C.數(shù)據(jù)集市D.混合式數(shù)據(jù)倉庫17、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(jìn)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(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享18、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢。以下關(guān)于Spark的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Spark的內(nèi)存計算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實時數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析19、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的實時流數(shù)據(jù)時，需要選擇合適的技術(shù)來確保數(shù)據(jù)的及時處理和分析。假設(shè)有一個金融交易系統(tǒng)，需要實時監(jiān)控和分析每一筆交易數(shù)據(jù)，以檢測異常交易行為。以下哪種技術(shù)最適合處理這種實時流數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop20、大數(shù)據(jù)治理是確保大數(shù)據(jù)有效利用和管理的重要環(huán)節(jié)。關(guān)于大數(shù)據(jù)治理的框架和流程，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)治理包括制定策略、建立組織架構(gòu)、明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和流程等方面B.數(shù)據(jù)治理流程通常涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)劃、獲取、存儲、使用和銷毀等階段C.大數(shù)據(jù)治理只需關(guān)注技術(shù)層面，無需考慮組織文化和人員因素D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機(jī)制和數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機(jī)制是大數(shù)據(jù)治理的重要組成部分21、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中，項目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的敘述，錯誤的是（）A.需要明確項目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項目計劃B.風(fēng)險管理是大數(shù)據(jù)項目管理的重要環(huán)節(jié)，但不是必需的C.項目團(tuán)隊的溝通和協(xié)作對于項目的成功實施非常關(guān)鍵D.要對項目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評估22、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類，以下關(guān)于SVM的特點，哪一項是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類23、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要用到數(shù)據(jù)挖掘算法。以下關(guān)于決策樹算法和聚類算法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.決策樹算法可以用于分類和預(yù)測，聚類算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹算法生成的結(jié)果易于理解和解釋，聚類算法的結(jié)果相對較難解釋C.決策樹算法需要事先指定類別標(biāo)簽，聚類算法不需要D.聚類算法的計算復(fù)雜度通常比決策樹算法低24、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)經(jīng)常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表25、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.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r監(jiān)測車輛的運(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，如道路和停車場的建設(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，對長途運(yùn)輸?shù)淖饔糜邢薅⒑喆痤}（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用場景。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈質(zhì)量控制中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在信用評估中的應(yīng)用。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何推動生物醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展？三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在籃球場中的應(yīng)用，如籃球比賽數(shù)據(jù)分析、球迷觀賽體驗提升，以及籃球場館的運(yùn)營優(yōu)化。2、（本題5分）分析某社交媒體平臺的用戶注冊渠道數(shù)據(jù)，優(yōu)化推廣渠道。3、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲內(nèi)廣告效果數(shù)據(jù)，提高廣告收益。4、（本題5分）根據(jù)某電商企業(yè)的物流配送時效數(shù)據(jù)，選擇優(yōu)質(zhì)物流合作伙伴。5、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在按摩行業(yè)的應(yīng)用，如按摩技師水平評估、客戶需求匹配，以及按摩店的服務(wù)優(yōu)化。四、編程題（本大題共3個小題