湖南工商大學(xué)《金融大數(shù)據(jù)案例分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《金融大數(shù)據(jù)案例分析》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批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的維護(hù)至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系維護(hù)的好處，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.便于數(shù)據(jù)的溯源和審計(jì)B.有助于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程C.能夠提高數(shù)據(jù)的安全性D.方便進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估2、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時，內(nèi)存計(jì)算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢？（）A.更快的計(jì)算速度B.更好的容錯性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用3、大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，涵蓋了眾多領(lǐng)域。假設(shè)一個城市想要利用大數(shù)據(jù)改善交通擁堵狀況。以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的擁堵情況B.實(shí)時監(jiān)控車輛位置，動態(tài)調(diào)整交通信號燈C.收集市民的出行偏好，優(yōu)化公交線路規(guī)劃D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的交通優(yōu)化4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于無損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮，文本數(shù)據(jù)適合無損壓縮D.無損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低5、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策成為一種趨勢，以下關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策可以提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性B.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系C.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策只適用于企業(yè)管理，不適用于政府決策和社會治理D.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等專業(yè)人才6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個電商平臺的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時，需要確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點(diǎn)之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)復(fù)制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取7、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。對于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）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8、在處理大數(shù)據(jù)時，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴(kuò)展性而受到關(guān)注。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，以下說法錯誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理，更注重數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時更改，無需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和管理，對于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強(qiáng)D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲、文檔數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫等多種類型9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉庫B.實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫C.混合數(shù)據(jù)倉庫D.以上都不合適10、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上都是11、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個節(jié)點(diǎn)上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡？（）A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布12、對于一個需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是13、在大數(shù)據(jù)存儲中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫14、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測、醫(yī)療影像分析、健康管理等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預(yù)測和預(yù)防，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療影像分析，提高診斷的準(zhǔn)確性和速度C.大數(shù)據(jù)可以用于健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(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15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。如果要將大量數(shù)據(jù)從一個存儲系統(tǒng)遷移到另一個存儲系統(tǒng)，以下哪個因素對遷移效率影響最大？（）A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮比C.存儲系統(tǒng)的類型D.數(shù)據(jù)的格式16、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)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(hù)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(hù)無關(guān)17、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18、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(jì)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19、在處理大數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過編寫復(fù)雜的算法來自動完成，無需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換20、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術(shù)手段。假設(shè)有一個電商網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經(jīng)常被一起購買，從而進(jìn)行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關(guān)聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何推動跨境電商的發(fā)展？2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)集成的概念和面臨的問題。3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在音樂推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)種植中的應(yīng)用。5、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)清洗，為什么它在大數(shù)據(jù)處理中很重要？三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，例如農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測、病蟲害監(jiān)測，以及農(nóng)村地區(qū)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。2、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在餐飲行業(yè)的應(yīng)用，如菜品推薦、食材采購優(yōu)化，以及餐廳經(jīng)營的數(shù)據(jù)分析。3、（本題5分）研究某在線教育機(jī)構(gòu)的教師教學(xué)數(shù)據(jù)，評估教學(xué)質(zhì)量，提供培訓(xùn)建議。4、（本題5分）研究某電商平臺的商品分類瀏覽數(shù)據(jù)，優(yōu)化商品分類體系。5、（本題5分）給定一組社交媒體數(shù)據(jù)，包括用戶發(fā)布的文本、圖片和視頻，分析用戶的興趣愛好和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）利用Spark框架，讀取一個包含電商銷售數(shù)據(jù)的文件，分析不同商品類別在不