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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁上海紐約大學(xué)《大數(shù)據(jù)分析技術(shù)》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時,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2、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析中,時間序列預(yù)測是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù),需要預(yù)測未來的價格走勢。以下哪種方法常用于時間序列預(yù)測?()A.線性回歸B.決策樹C.移動平均法D.隨機(jī)森林3、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。假設(shè)有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù),以下哪種預(yù)測方法可能效果較好?()A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)4、當(dāng)分析大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù),例如車輛的移動軌跡,以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持?()A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機(jī)器學(xué)習(xí)框架D.數(shù)據(jù)倉庫5、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Spark因其高效的性能而備受青睞。假設(shè)我們要處理一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,需要進(jìn)行復(fù)雜的迭代計算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.支持內(nèi)存計算,大大提高了計算速度B.提供了豐富的API,便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù),對于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯機(jī)制,能夠自動處理節(jié)點故障6、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,身份認(rèn)證和訪問控制是重要的防護(hù)措施。以下關(guān)于身份認(rèn)證和訪問控制的描述,哪一項是錯誤的?()A.身份認(rèn)證用于驗證用戶的身份,常見的方法包括密碼、指紋識別等B.訪問控制決定用戶對數(shù)據(jù)和資源的訪問權(quán)限,基于角色的訪問控制是一種常見的方式C.一旦用戶通過身份認(rèn)證,就應(yīng)該賦予其對所有數(shù)據(jù)的無限制訪問權(quán)限D(zhuǎn).多因素身份認(rèn)證可以提高身份驗證的安全性和可靠性7、在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的選擇,正確的是:()A.建立一個大型的數(shù)據(jù)倉庫,所有部門共享使用B.為每個部門分別建立數(shù)據(jù)集市,滿足個性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉庫,再根據(jù)部門需求從倉庫中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉庫和數(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)8、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中,NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合?()A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫9、在大數(shù)據(jù)處理中,常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提???()A.TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)B.主成分分析(PCA)C.獨立成分分析(ICA)D.因子分析10、大數(shù)據(jù)分析常常需要處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如文本、圖像等。假設(shè)我們有大量的產(chǎn)品評論文本數(shù)據(jù),想要提取其中的關(guān)鍵信息。以下哪種技術(shù)最適用?()A.數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式B.自然語言處理(NLP)技術(shù),理解和分析文本內(nèi)容C.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法,對文本進(jìn)行分類D.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢語言,篩選出關(guān)鍵文本11、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,以減少數(shù)據(jù)量和計算復(fù)雜度,以下哪種技術(shù)較為合適?()A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私法規(guī)日益嚴(yán)格。假設(shè)一個公司在處理用戶數(shù)據(jù)時,以下哪種做法符合合規(guī)要求?()A.在未獲得用戶明確同意的情況下,將用戶數(shù)據(jù)用于第三方營銷B.對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理后,無需再遵循隱私法規(guī)C.建立完善的數(shù)據(jù)隱私管理制度,定期進(jìn)行合規(guī)審計D.只要數(shù)據(jù)不涉及敏感信息,就可以隨意使用13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的實時處理需求日益增加。假設(shè)一個金融交易系統(tǒng)需要實時監(jiān)控交易數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)處理?()A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce14、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設(shè)一個大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集,需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況?()A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引15、在大數(shù)據(jù)處理框架中,F(xiàn)link是一個新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述,錯誤的是()A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯機(jī)制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運行在Hadoop集群上,無法獨立部署16、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時,常常需要用到數(shù)據(jù)挖掘算法。以下關(guān)于決策樹算法和聚類算法的描述,哪一項是錯誤的?()A.決策樹算法可以用于分類和預(yù)測,聚類算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹算法生成的結(jié)果易于理解和解釋,聚類算法的結(jié)果相對較難解釋C.決策樹算法需要事先指定類別標(biāo)簽,聚類算法不需要D.聚類算法的計算復(fù)雜度通常比決策樹算法低17、在大數(shù)據(jù)存儲中,當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時,以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢?()A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫18、假設(shè)一個電商平臺擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù),想要通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測用戶的購買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用?()A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘19、在大數(shù)據(jù)存儲中,列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。假設(shè)一個數(shù)據(jù)倉庫主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。以下關(guān)于存儲方式的選擇,正確的是:()A.行式存儲,因為讀取整行數(shù)據(jù)速度快B.列式存儲,能夠提高特定列數(shù)據(jù)的查詢效率C.混合存儲,根據(jù)數(shù)據(jù)特點動態(tài)選擇存儲方式D.存儲方式對查詢性能影響不大,可以隨意選擇20、對于一個需要實時處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景,例如實時監(jiān)控交通流量,以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合?()A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在能源市場預(yù)測中的方法。2、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)中的實時分析的挑戰(zhàn)和解決方案。3、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在人力資源規(guī)劃中的應(yīng)用。4、(本題5分)大數(shù)據(jù)對旅游行業(yè)的個性化服務(wù)有何幫助?5、(本題5分)說明大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)營銷中的應(yīng)用。三、綜合分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用,如人才招聘、員工績效評估,以及數(shù)據(jù)的客觀性和公正性。2、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在圖書館中的應(yīng)用,如圖書借閱趨勢分析、讀者需求預(yù)測,以及館藏資源的優(yōu)化配置。3、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)在臺球廳中的應(yīng)用,如臺球桌維護(hù)管理、顧客消費習(xí)慣分析,以及臺球比賽的組織安排。4、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在公務(wù)員培訓(xùn)行業(yè)的應(yīng)用,如考試題型分析、學(xué)員能力評估,以及培訓(xùn)課程的優(yōu)化設(shè)計。5、(本題5分)根據(jù)某城市的路燈使用數(shù)據(jù),實現(xiàn)節(jié)能照明。四、編程題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)利用Python的數(shù)據(jù)分析庫
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