山東外事職業(yè)大學(xué)《大數(shù)據(jù)組織與管理》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)山東外事職業(yè)大學(xué)《大數(shù)據(jù)組織與管理》

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)的存儲(chǔ)中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一種常見(jiàn)的策略。假設(shè)一個(gè)電商交易大數(shù)據(jù)集，按照交易時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)。以下哪種分區(qū)方式最能提高數(shù)據(jù)查詢(xún)的效率，特別是針對(duì)特定時(shí)間段的交易查詢(xún)？（）A.按年分區(qū)B.按月分區(qū)C.按日分區(qū)D.按小時(shí)分區(qū)2、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(cè)、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(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預(yù)測(cè)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3、大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶(hù)的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類(lèi)分析，將客戶(hù)分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型4、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5、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁有大量患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，需要在保證數(shù)據(jù)安全的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和共享。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全共享和訪問(wèn)控制？（）A.數(shù)字證書(shū)B(niǎo).身份驗(yàn)證和授權(quán)C.數(shù)據(jù)加密和脫敏D.Alloftheabove（以上皆是）6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過(guò)程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存在，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估和問(wèn)題追溯具有重要意義7、大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確的信用評(píng)估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風(fēng)險(xiǎn)防控能力8、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個(gè)比較去除B.使用哈希表進(jìn)行快速判斷和去除C.隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留，其余刪除D.對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理9、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商中應(yīng)用的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)用戶(hù)的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家制定營(yíng)銷(xiāo)策略C.可以實(shí)時(shí)監(jiān)控庫(kù)存，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的庫(kù)存管理D.大數(shù)據(jù)在電商中的應(yīng)用主要集中在商品銷(xiāo)售環(huán)節(jié)，對(duì)供應(yīng)鏈管理幫助不大10、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢(shì)C.Flink，專(zhuān)注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對(duì)延遲要求極高的場(chǎng)景11、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以考慮多個(gè)因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡(jiǎn)單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時(shí)間序列分析12、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。假設(shè)有一個(gè)關(guān)于城市交通流量的大數(shù)據(jù)集，需要以直觀的方式展示不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通擁堵情況。以下哪種可視化方式可能最有效？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖13、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要提供個(gè)性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用14、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問(wèn)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(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性B.訪問(wèn)控制可以限制用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個(gè)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(wú)關(guān)15、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢(xún)性能。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時(shí)間進(jìn)行查詢(xún)。以下哪種索引類(lèi)型最適合？（）A.B樹(shù)索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在客戶(hù)生命周期管理中的階段和策略。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)集成的概念和面臨的問(wèn)題。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何助力科學(xué)研究。4、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，讀取一個(gè)包含電影演員票房號(hào)召力數(shù)據(jù)的文件，分析演員對(duì)票房的貢獻(xiàn)和影響力。2、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)大量的物流配送訂單數(shù)據(jù)，包括訂單編號(hào)、發(fā)貨地址、收貨地址、預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間等，并能夠根據(jù)發(fā)貨地址進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)。3、（本題5分）基于HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢(xún)海量圖片元數(shù)據(jù)（如圖片名稱(chēng)、大小、拍攝時(shí)間、標(biāo)簽等）的系統(tǒng)，支持快速的插入、查詢(xún)和更新操作。4、（本題5分）給定一個(gè)包含社交媒體用戶(hù)發(fā)布圖片數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用圖像分析技術(shù)提取圖片的主題和情感傾向。5、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢(xún)海量物流跟蹤數(shù)據(jù)（如包裹ID、運(yùn)輸路徑、當(dāng)前位置）的系統(tǒng)，支持實(shí)時(shí)查詢(xún)包裹的最新位置。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）根據(jù)某金融機(jī)構(gòu)的客戶(hù)資產(chǎn)配置數(shù)據(jù)，提供優(yōu)化建