上海旅游高等??茖W(xué)校《大數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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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,共3頁上海旅游高等專科學(xué)?!洞髷?shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》

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、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)通常需要具備可擴(kuò)展性、高性能和高可靠性等特點(diǎn)。以下哪種存儲(chǔ)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性?()A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,如MySQLB.分布式文件系統(tǒng),如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲(chǔ)架構(gòu)D.本地磁盤存儲(chǔ)2、在大數(shù)據(jù)的流處理框架中,F(xiàn)link相比其他框架具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。假設(shè)我們需要處理實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流,以下關(guān)于Flink的優(yōu)勢(shì),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.具有精確的一次處理語義,保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.支持高效的狀態(tài)管理和容錯(cuò)機(jī)制C.只適用于小型的流處理任務(wù)D.提供了豐富的窗口操作和時(shí)間處理功能3、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè),提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化,提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持,提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通,不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域4、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)重要的技術(shù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)挖掘用于從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識(shí)B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法,如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領(lǐng)域,不能廣泛應(yīng)用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行應(yīng)用5、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí),考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性,以下哪種分布式計(jì)算框架通常是首選?()A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow6、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí),自然語言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.詞袋模型忽略了詞序信息,詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡(jiǎn)單,詞嵌入模型訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好,詞嵌入模型更適合長(zhǎng)文本7、在大數(shù)據(jù)處理中,常常需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集,每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息。現(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問題?()A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù),以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間?()A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份9、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時(shí),以下哪種特征提取方法效果較好?()A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同10、大數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問題,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.大數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性B.大數(shù)據(jù)安全需要采用多種安全技術(shù),如加密、訪問控制等C.大數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全,不需要關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩獶.大數(shù)據(jù)安全需要建立完善的安全管理體系11、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(cuò)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(dòng)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(píng)估和調(diào)整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、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14、大數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述,哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的,不存在誤判的情況15、在大數(shù)據(jù)的緩存策略中,LRU(最近最少使用)是一種常見的算法。假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)需要頻繁訪問大量的數(shù)據(jù),使用LRU緩存策略。以下關(guān)于LRU緩存的特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.能夠自動(dòng)淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對(duì)于訪問模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單,但可能會(huì)導(dǎo)致某些重要數(shù)據(jù)被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間16、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件,以下說法正確的是:()A.Hadoop由HDFS(分布式文件系統(tǒng))和MapReduce(分布式計(jì)算框架)組成,其中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算B.Hadoop僅包括HDFS,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)C.Hadoop中的MapReduce可以單獨(dú)使用,無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase(分布式數(shù)據(jù)庫),但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作17、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理中,以下關(guān)于確定項(xiàng)目需求的描述,哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確?()A.需要與業(yè)務(wù)部門充分溝通,了解其實(shí)際需求和期望B.只關(guān)注當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求,不需要考慮未來的發(fā)展C.對(duì)需求進(jìn)行詳細(xì)的分析和文檔化,確保各方理解一致D.評(píng)估需求的可行性和優(yōu)先級(jí)18、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,副本機(jī)制用于提高數(shù)據(jù)的可靠性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)塊有三個(gè)副本存儲(chǔ)在不同的節(jié)點(diǎn)上,當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí),系統(tǒng)會(huì)如何處理?()A.立即從其他副本中恢復(fù)損壞的副本B.等待管理員手動(dòng)修復(fù)損壞的副本C.忽略損壞的副本,繼續(xù)正常運(yùn)行D.停止系統(tǒng)運(yùn)行,直到副本修復(fù)完成19、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。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20、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)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)列舉常見的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。2、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)教育中的作用。3、(本題5分)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)客戶細(xì)分中的方法。三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在物流供應(yīng)鏈中的應(yīng)用,如供應(yīng)商評(píng)估、庫存管理,以及供應(yīng)鏈的彈性和敏捷性。2、(本題5分)對(duì)一家零售企業(yè)的市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,把握市場(chǎng)需求。3、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在藝術(shù)培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用,如學(xué)員特長(zhǎng)挖掘、教學(xué)方法改進(jìn),以及藝術(shù)作品的市場(chǎng)價(jià)值評(píng)估。4、(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)

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