南開(kāi)大學(xué)濱海學(xué)院《大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)南開(kāi)大學(xué)濱海學(xué)院《大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、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)的預(yù)測(cè)分析中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)是常見(jiàn)的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測(cè)未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)？（）A.線性回歸B.決策樹(shù)C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林2、在大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面，面臨著諸多挑戰(zhàn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)安全的措施和原則，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是：（）A.采用加密技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，以防止數(shù)據(jù)泄露B.實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制策略，確保只有授權(quán)人員能夠訪問(wèn)和處理數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)用戶隱私，但不能完全消除隱私風(fēng)險(xiǎn)D.為了提高數(shù)據(jù)的可用性，應(yīng)盡量減少安全措施和限制，方便數(shù)據(jù)的共享和使用3、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)在多個(gè)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(cuò)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4、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計(jì)量B.數(shù)據(jù)類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價(jià)值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理5、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)傾斜的原因和解決方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻、某些鍵值的出現(xiàn)頻率過(guò)高或某些任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量過(guò)大都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)整分區(qū)策略或使用更合適的算法來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.數(shù)據(jù)傾斜只會(huì)影響數(shù)據(jù)處理的速度，不會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性D.對(duì)于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題，可能需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣或分桶處理6、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理時(shí)，為了處理缺失值，以下哪種方法較為常見(jiàn)？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.用平均值填充缺失值C.用中位數(shù)填充缺失值D.基于模型預(yù)測(cè)缺失值7、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。假設(shè)我們有一個(gè)超市銷售數(shù)據(jù)集，需要挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以下關(guān)于Apriori算法的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行挖掘B.計(jì)算復(fù)雜度較高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.能夠發(fā)現(xiàn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，但可能會(huì)忽略一些弱關(guān)聯(lián)規(guī)則D.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值不敏感8、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中扮演著重要角色。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)，以支持決策分析B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和整合的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率較高，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)同步D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用多維模型來(lái)組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，便于復(fù)雜的分析查詢9、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購(gòu)買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語(yǔ)言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗10、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法11、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預(yù)測(cè)能源需求，提高能源供應(yīng)的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對(duì)新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測(cè)能源設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患12、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)多種多樣，以下關(guān)于常見(jiàn)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系統(tǒng)具有高容錯(cuò)性和高擴(kuò)展性B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且具備強(qiáng)大的事務(wù)處理能力C.分布式列式數(shù)據(jù)庫(kù)能夠高效存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.對(duì)象存儲(chǔ)可以存儲(chǔ)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、視頻等13、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式多種多樣，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確？（）A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型，能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.通常不支持事務(wù)處理，數(shù)據(jù)一致性要求相對(duì)較低C.適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于復(fù)雜查詢的處理能力較強(qiáng)D.具有良好的可擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)14、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(guó)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)15、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)更適合？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)16、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(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)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(shù)B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘17、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點(diǎn)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.聚類分析B.異常檢測(cè)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類算法18、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒(méi)有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)19、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(shì)。以下關(guān)于Spark的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Spark的內(nèi)存計(jì)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(yǔ)言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實(shí)時(shí)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20、在大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是重要的一步。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇出有價(jià)值的特征，特征提取是通過(guò)某種變換生成新的特征B.特征選擇可以降低數(shù)據(jù)維度，特征提取可以提高數(shù)據(jù)的可解釋性C.主成分分析是一種特征提取方法，互信息是一種特征選擇方法D.特征選擇和特征提取的目的都是為了提高模型的性能二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育課程設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化營(yíng)銷渠道選擇。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在健身房中的應(yīng)用，如健身器材使用頻率分析、會(huì)員運(yùn)動(dòng)計(jì)劃制定，以及教練教學(xué)效果評(píng)估。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在圖書館中的應(yīng)用，如圖書借閱趨勢(shì)分析、讀者需求預(yù)測(cè)，以及館藏資源的優(yōu)化配置。3、（本題5分）對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。4、（本題5分）研究某城市的交通流量數(shù)據(jù)，分析擁堵路段和時(shí)間段，并提出改善交通狀況的建議。5、（本題5分）分析某社交平臺(tái)的用戶