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學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁西安理工大學高科學院
《大數(shù)據(jù)開發(fā)實踐》2023-2024學年第二學期期末試卷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1分,共15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、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私法規(guī)日益嚴格。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2、大數(shù)據(jù)安全風險有很多種,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全風險的描述中,錯誤的是()。A.大數(shù)據(jù)安全風險包括數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)丟失等B.大數(shù)據(jù)安全風險需要采用多種安全技術(shù)進行防范C.大數(shù)據(jù)安全風險只存在于數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中,不存在于數(shù)據(jù)處理過程中D.大數(shù)據(jù)安全風險需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預案進行應(yīng)對3、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維,以減少數(shù)據(jù)量和計算復雜度,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4、大數(shù)據(jù)的隱私保護是一個重要的問題。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,需要在進行數(shù)據(jù)分析的同時確保患者隱私不被泄露。以下哪種方法最能有效地保護數(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5、對于一個大型電商平臺,要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦,以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵?()A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗6、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中,以下哪個階段需要與業(yè)務(wù)部門進行密切溝通和協(xié)作?()A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測試D.上線運維7、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對海量文本數(shù)據(jù)進行分類。假設(shè)有一個包含大量新聞文章的數(shù)據(jù)集,需要將其分為不同的類別,如政治、經(jīng)濟、體育等。以下哪種機器學習算法在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)較好?()A.樸素貝葉斯B.邏輯回歸C.決策樹D.隨機森林8、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Kafka常用于消息隊列。以下關(guān)于Kafka的特點,哪一項是不正確的?()A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴展性和容錯性D.不適合處理實時性要求極高的消息9、在大數(shù)據(jù)分析中,為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點,以下哪種方法經(jīng)常被使用?()A.聚類分析B.異常檢測C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類算法10、大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)有很多種,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的描述中,錯誤的是()。A.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng),適用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,適用于存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.NewSQL數(shù)據(jù)庫是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,適用于存儲大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)只需要考慮存儲容量,不需要考慮存儲性能11、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對數(shù)據(jù)進行降維處理。假設(shè)有一個高維的數(shù)據(jù)集,包含大量的特征,但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時較為有效?()A.主成分分析(PCA)B.因子分析C.線性判別分析(LDA)D.Alloftheabove(以上皆是)12、當分析大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則,以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的購買關(guān)系時,以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最為適用?()A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.回歸分析算法13、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控和預警非常重要。如果要監(jiān)控一個關(guān)鍵指標的變化,并在超過閾值時及時發(fā)出警報,以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)?()A.數(shù)據(jù)挖掘B.機器學習C.流計算D.數(shù)據(jù)倉庫14、在處理大數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理?()A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘與機器學習的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用,哪項描述不準確?()A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機器學習提供有價值的數(shù)據(jù)特征和預處理方法B.機器學習算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是完全獨立的領(lǐng)域,沒有相互交叉和融合的部分二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化城市交通擁堵治理?2、(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?3、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式的挑戰(zhàn)。4、(本題5分)說明HBase數(shù)據(jù)庫的特點和適用場景。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于Hive,對一個包含用戶在線學習行為數(shù)據(jù)的表進行分析,找出用戶的學習習慣和偏好課程。2、(本題5分)有一個包含城市空氣質(zhì)量監(jiān)測站數(shù)據(jù)的文件,使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作,找出空氣質(zhì)量最差的監(jiān)測站和對應(yīng)的污染指標。3、(本題5分)給定一個包含社交媒體用戶互動數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,使用社交網(wǎng)絡(luò)分析方法評估用戶的社交影響力和傳播效果。4、(本題5分)利用Hadoop框架,編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含文本評論數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行主題模型分析,找出主要的討論主題。5、(本題5分)用Python語言編寫一個程序,對存儲在HBase中的海量用戶行為軌跡數(shù)據(jù)進行行為模式挖掘。找出用戶的常見行為模式和異常行為。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)綜合研究大數(shù)據(jù)在農(nóng)藥行業(yè)的應(yīng)用,如農(nóng)藥效果評估、病蟲害發(fā)生預測,以及農(nóng)藥市場的監(jiān)管數(shù)據(jù)支持。2、(本題1
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