北京體育大學(xué)《大數(shù)據(jù)計(jì)算方法》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)計(jì)算方法》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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(yǔ)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2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的變化，并在超過(guò)閾值時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.流計(jì)算D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)3、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，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(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.決策樹算法可以用于分類和預(yù)測(cè)，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(duì)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(jì)算復(fù)雜度通常比決策樹算法低4、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個(gè)新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯(cuò)誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時(shí)處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯(cuò)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(yùn)行在Hadoop集群上，無(wú)法獨(dú)立部署5、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(gè)跨國(guó)企業(yè)在不同地區(qū)有多個(gè)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(gè)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(wú)需嚴(yán)格執(zhí)行，可根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整6、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和影響力傳播路徑？（）A.PageRank算法B.最短路徑算法C.最小生成樹算法D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備多種技能。以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的技能？（）A.統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)B.編程能力C.藝術(shù)設(shè)計(jì)能力D.業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)8、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶的購(gòu)買歷史和消費(fèi)金額B.客戶的社交媒體活動(dòng)和興趣愛(ài)好C.客戶的人口統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)9、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育10、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景中，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過(guò)分析交通大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化城市的交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車輛的品牌和型號(hào)D.道路的建設(shè)年份11、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取12、在處理實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)流時(shí)，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點(diǎn)C.Kafka中的消息一旦被消費(fèi)就會(huì)立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機(jī)制13、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見(jiàn)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(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于預(yù)測(cè)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(guò)設(shè)定閾值將輸出轉(zhuǎn)換為分類結(jié)果14、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測(cè)和庫(kù)存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)15、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)之間通常通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓?fù)銪.環(huán)形拓?fù)銫.總線拓?fù)銬.樹形拓?fù)?6、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測(cè)異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)，設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的17、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的排序和檢索操作，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法可能會(huì)發(fā)揮最佳效果？（）A.二叉搜索樹B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序18、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景需要快速存儲(chǔ)和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)）B.Cassandra（分布式寬列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫(kù)）D.Alloftheabove（以上皆是）19、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，并且希望保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能更合適？（）A.主成分分析B.局部線性嵌入C.等距映射D.拉普拉斯特征映射20、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病的爆發(fā)B.有助于醫(yī)生為患者制定個(gè)性化的治療方案C.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致患者隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)增加D.由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用效果并不顯著21、在大數(shù)據(jù)安全方面，數(shù)據(jù)加密是一種重要的保護(hù)手段。以下關(guān)于對(duì)稱加密算法和非對(duì)稱加密算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)稱加密算法的加密和解密速度通常比非對(duì)稱加密算法快B.非對(duì)稱加密算法的密鑰管理比對(duì)稱加密算法更簡(jiǎn)單C.對(duì)稱加密算法適用于大量數(shù)據(jù)的加密，非對(duì)稱加密算法適用于數(shù)字簽名等場(chǎng)景D.對(duì)稱加密算法的安全性比非對(duì)稱加密算法高22、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，混合存儲(chǔ)模式逐漸受到關(guān)注。以下關(guān)于混合存儲(chǔ)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.混合存儲(chǔ)結(jié)合了傳統(tǒng)磁盤存儲(chǔ)和新興的閃存存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)B.它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻率和重要性，將數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地分配到不同的存儲(chǔ)介質(zhì)上C.混合存儲(chǔ)能夠提高存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能和成本效益，但管理復(fù)雜度較低D.對(duì)于經(jīng)常訪問(wèn)的熱數(shù)據(jù)，可以存儲(chǔ)在閃存中，以提高訪問(wèn)速度23、在大數(shù)據(jù)的聚類評(píng)估中，有多種指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類，以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率24、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量，提高分析的復(fù)雜性25、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，迭代計(jì)算和交互式查詢C.Hadoop的計(jì)算速度通常比Spark快，尤其對(duì)于小數(shù)據(jù)量的計(jì)算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在影視制作中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何助力科學(xué)研究。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何支持農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)警。4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)沿襲分析工具。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)一家大型企業(yè)的員工績(jī)效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出影響績(jī)效的關(guān)鍵因素，并制定相應(yīng)的激勵(lì)措施。2、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在化肥行業(yè)的應(yīng)用，如化肥成分分析、農(nóng)作物施肥需求預(yù)測(cè)，以及化肥市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)評(píng)估。3、（本題5分）分析某電商平臺(tái)的商品搜索排名數(shù)據(jù)，提高商品曝光度。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，例如智能交通管理、路況預(yù)測(cè)，以及如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在化妝品行業(yè)的應(yīng)用，如產(chǎn)品配方優(yōu)化、市場(chǎng)定位，以及消費(fèi)者肌膚數(shù)據(jù)的利用。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）基于Hi