昆山登云科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)昆山登云科技職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算》2023-2024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)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要為不同部門(mén)提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的選擇，正確的是：（）A.建立一個(gè)大型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，所有部門(mén)共享使用B.為每個(gè)部門(mén)分別建立數(shù)據(jù)集市，滿(mǎn)足個(gè)性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，再根據(jù)部門(mén)需求從倉(cāng)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境，應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)2、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢(xún)效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，經(jīng)常需要根據(jù)某個(gè)字段進(jìn)行查詢(xún)。以下哪種索引類(lèi)型可能最適合？（）A.B樹(shù)索引，適用于范圍查詢(xún)B.哈希索引，快速定位特定值C.位圖索引，適用于布爾型字段D.以上索引類(lèi)型效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)分布3、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達(dá)信息。假設(shè)我們要展示一個(gè)地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢(shì)B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對(duì)比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度4、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(lèi)B.情感分析C.主題模型D.以上都是5、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測(cè)分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.時(shí)間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測(cè)分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以完全依賴(lài)其進(jìn)行決策6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)傾斜會(huì)導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜7、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告依賴(lài)多個(gè)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(lái)源和處理過(guò)程，便于問(wèn)題追溯和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估B.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)有用，正常情況下無(wú)需關(guān)注C.建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系會(huì)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(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有實(shí)際幫助8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取9、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問(wèn)控制模型最適合？（）A.自主訪問(wèn)控制（DAC），用戶(hù)自主決定數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪問(wèn)控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問(wèn)控制（RBAC），根據(jù)用戶(hù)角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪問(wèn)控制10、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?1、大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)一家醫(yī)院想要利用大數(shù)據(jù)提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下哪種應(yīng)用方式最有潛力？（）A.分析患者的病歷數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生和發(fā)展B.利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化醫(yī)院的物資管理和庫(kù)存控制C.根據(jù)醫(yī)生的工作習(xí)慣和患者流量，合理安排醫(yī)療資源D.以上應(yīng)用方式都具有重要價(jià)值，應(yīng)綜合實(shí)施12、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機(jī)分區(qū)13、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的作用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶(hù)的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家提前準(zhǔn)備庫(kù)存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)只能針對(duì)新用戶(hù)，對(duì)老用戶(hù)效果不佳D.可以通過(guò)分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁(yè)面布局和流程14、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類(lèi)型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價(jià)格，越貴越好15、假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)擁有數(shù)十億用戶(hù)，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評(píng)論、私信等。為了對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶(hù)的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的合規(guī)性管理，包括哪些方面？2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)理賠管理中的作用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何識(shí)別高價(jià)值客戶(hù)。4、（本題5分）簡(jiǎn)述NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）有一個(gè)包含物流配送車(chē)輛故障數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，制定車(chē)輛維護(hù)計(jì)劃和應(yīng)急預(yù)案。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含在線音樂(lè)平臺(tái)用戶(hù)播放數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出播放次數(shù)最多的10首歌曲，并計(jì)算它們的平均播放次數(shù)。3、（本題5分）利用Hadoop的分布式緩存機(jī)制，在MapReduce作業(yè)中加載一個(gè)常用的字典文件，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行詞匯匹配和標(biāo)注。4、（本題5分）用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理來(lái)自智能交通系統(tǒng)的大量車(chē)輛行駛數(shù)據(jù)。找出行駛速度最慢的10輛車(chē)，并計(jì)算這些車(chē)的平均行駛速度。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的社交媒體評(píng)論數(shù)據(jù)流進(jìn)行情感分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)公眾對(duì)某個(gè)話題的態(tài)度變化。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)在VR體驗(yàn)館中的應(yīng)用