廊坊衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(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)廊坊衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院

《大型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)》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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來(lái)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(zhǎng)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2、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯(cuò)性的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.容錯(cuò)性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯(cuò)性，無(wú)需軟件層面的支持3、在大數(shù)據(jù)可視化中，當(dāng)需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢(shì)時(shí)，以下哪種圖表類型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖4、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面，對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的作用有限D(zhuǎn).能夠識(shí)別欺詐行為，保障用戶權(quán)益5、假設(shè)要對(duì)海量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識(shí)別，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型通常表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。以下哪種技術(shù)或方法常用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.訪問(wèn)控制D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來(lái)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(wèn)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8、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)9、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10、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，迭代計(jì)算和交互式查詢C.Hadoop的計(jì)算速度通常比Spark快，尤其對(duì)于小數(shù)據(jù)量的計(jì)算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率11、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一個(gè)包含了客戶購(gòu)買歷史、瀏覽行為和個(gè)人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法12、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問(wèn)控制的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問(wèn)控制可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問(wèn)控制是一種常見的訪問(wèn)控制策略C.訪問(wèn)控制只適用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，對(duì)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無(wú)效D.訪問(wèn)控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設(shè)置不同的權(quán)限級(jí)別13、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計(jì)的方法好14、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，資源管理和調(diào)度是關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)有一個(gè)大數(shù)據(jù)集群，包含多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，需要高效地分配資源給不同的任務(wù)。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）15、對(duì)于一個(gè)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(guò)濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是16、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)治理變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和文件中，缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)治理的主要目標(biāo)？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度C.保障數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性D.促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和流通17、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(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于無(wú)損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.無(wú)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(wú)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(wú)損壓縮D.無(wú)損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低18、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備多種技能。以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的技能？（）A.統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)B.編程能力C.藝術(shù)設(shè)計(jì)能力D.業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)19、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲(chǔ)和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)20、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)包括分布式存儲(chǔ)、云存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.對(duì)象存儲(chǔ)適用于存儲(chǔ)大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制。3、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在個(gè)性化醫(yī)療中的應(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）探討大數(shù)據(jù)如何助力電商行業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，包括用戶畫像、個(gè)性化推薦等，并研究相關(guān)的技術(shù)和算法。2、（本題5分）研究某視頻網(wǎng)站的用戶觀看時(shí)長(zhǎng)和偏好數(shù)據(jù)，制作更受歡迎的視頻內(nèi)容。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在鐘表行業(yè)的應(yīng)用，如消費(fèi)者偏好分析、生產(chǎn)工藝改進(jìn)，以及品牌價(jià)值的評(píng)估。4、（本題5分）分析某城市的公共交通刷卡數(shù)據(jù)，了解市民的出行規(guī)律，優(yōu)化公交線路。5、（本題5分）對(duì)一家電商企業(yè)的客戶投訴數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，改進(jìn)售后服務(wù)質(zhì)量。四、編程題（本大題