武漢商學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)語言實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁武漢商學(xué)院

《大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)語言實(shí)驗(yàn)》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15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于線性回歸和邏輯回歸的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸用于預(yù)測連續(xù)值，邏輯回歸用于預(yù)測分類值B.線性回歸的輸出范圍是實(shí)數(shù)域，邏輯回歸的輸出范圍是[0,1]C.線性回歸的模型復(fù)雜度通常比邏輯回歸高D.邏輯回歸可以通過設(shè)定閾值將輸出轉(zhuǎn)換為分類結(jié)果2、在大數(shù)據(jù)的存儲中，為了應(yīng)對數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲容量的方案。以下哪種存儲架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性3、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架需要考慮數(shù)據(jù)的分區(qū)和分布策略。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集按照用戶ID進(jìn)行分區(qū)。以下關(guān)于分區(qū)策略的描述，正確的是：（）A.分區(qū)數(shù)量越多越好，能夠提高并行處理能力B.分區(qū)應(yīng)均勻分布，避免某些分區(qū)數(shù)據(jù)量過大C.分區(qū)可以隨意設(shè)置，對計(jì)算性能沒有影響D.按照用戶ID的首字母進(jìn)行分區(qū)，方便管理4、大數(shù)據(jù)的采集來源多種多樣。假設(shè)一個社交媒體平臺想要收集用戶的行為數(shù)據(jù)用于分析用戶興趣和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最全面？（）A.僅收集用戶的發(fā)布內(nèi)容，如帖子和評論B.收集用戶的瀏覽記錄和點(diǎn)贊行為C.同時收集用戶的登錄時間、地理位置和互動行為等多維度數(shù)據(jù)D.隨機(jī)抽取部分用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集5、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，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.時間序列分析D.以上都是6、大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)是一個重要的問題。假設(shè)一個醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，包含了患者的敏感醫(yī)療信息，需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的同時確?；颊唠[私不被泄露。以下哪種方法最能有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.訪問控制和權(quán)限管理D.以上方法結(jié)合使用7、在大數(shù)據(jù)治理中，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)血緣的描述，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來實(shí)現(xiàn)8、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.可以通過分析市場數(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9、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測，如預(yù)測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色10、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)11、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問權(quán)限B.強(qiáng)制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪問控制12、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問時間、訪問頁面等。為了保護(hù)用戶隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時需要對這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮13、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、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，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于疾病預(yù)測和預(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14、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，解決業(yè)務(wù)問題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，無需了解業(yè)務(wù)背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，提升分析能力15、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定至關(guān)重要。假設(shè)一個跨國企業(yè)在不同地區(qū)有多個分支機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)格式和定義存在差異。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的描述，正確的是：（）A.為每個地區(qū)制定獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以適應(yīng)本地需求B.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)制所有分支機(jī)構(gòu)遵循C.參考行業(yè)最佳實(shí)踐，結(jié)合企業(yè)自身特點(diǎn)制定靈活的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)無需嚴(yán)格執(zhí)行，可根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的庫存管理中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)集成的概念和面臨的問題。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)對體育賽事分析的價值體現(xiàn)在哪里？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Python編寫一個程序，使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的SparkSQL對大規(guī)模的電商用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出最受用戶歡迎的商品品牌。2、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的日志數(shù)據(jù)集進(jìn)行查詢分析，找出在特定時間段內(nèi)訪問量最高的頁面以及對應(yīng)的訪問次數(shù)。3、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個程序?qū)σ粋€大型的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測。找出圖像中的特定物體或人物。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含在線考試學(xué)生答題數(shù)據(jù)的文件，分析學(xué)生的知識掌握情況和答題策略。5、（本題5分）用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫，編寫一個程序來緩存用戶的個性化設(shè)置和偏好。當(dāng)用戶再次登錄時，直接加載緩存的設(shè)置，提供個性化服務(wù)。四、綜合分析題（本大