黃河交通學(xué)院《大型軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與體系結(jié)構(gòu)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療診斷和治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康C.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療科研，加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(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2、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系B.數(shù)據(jù)挖掘通常需要使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是能夠直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)，無需進(jìn)一步驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建和模型評(píng)估等階段3、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設(shè)我們需要實(shí)時(shí)監(jiān)控一個(gè)網(wǎng)站的訪問流量，并及時(shí)做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用4、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對(duì)某個(gè)事件的態(tài)度傾向，以下哪種技術(shù)可以提供幫助？（）A.文本分類B.情感分析C.主題模型D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)具有高可靠性和高擴(kuò)展性。以下關(guān)于分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的安全性B.節(jié)點(diǎn)之間通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)同步C.當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)恢復(fù)數(shù)據(jù)，不會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能不受節(jié)點(diǎn)數(shù)量的影響6、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法7、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計(jì)的方法好8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)，以下哪種策略通常被采用？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上都是9、對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇？（）A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow10、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析土壤、氣候和作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)化種植方案B.有助于預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格，指導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)C.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受到農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落后的限制D.由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和不確定性，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用前景不樂觀11、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)B.動(dòng)態(tài)可視化能夠?qū)崟r(shí)反映數(shù)據(jù)的變化，增強(qiáng)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過講述一個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺效果，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大12、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)13、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項(xiàng)不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題C.技術(shù)人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足14、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15、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，為了整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是16、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級(jí)，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性17、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方面不是評(píng)估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性D.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式18、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，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)血緣關(guān)系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存在，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估和問題追溯具有重要意義19、在大數(shù)據(jù)分析中，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是常見的做法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的是經(jīng)過整合和清洗的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于支持決策分析，而不是事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，反映最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)需要考慮數(shù)據(jù)的分層和主題域的劃分20、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設(shè)一個(gè)在線購(gòu)物平臺(tái)要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋如何防范大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)泄露。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在能源消費(fèi)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在物流配送調(diào)度中的策略。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究某在線音樂平臺(tái)的用戶播放數(shù)據(jù)，推薦個(gè)性化的音樂歌單。2、（本題5分）對(duì)一家快遞公司的客戶投訴分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，針對(duì)性解決問題。3、（本題5分）研究某社交媒體平臺(tái)的用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，進(jìn)行精準(zhǔn)內(nèi)容推送。4、（本題5分）分析一家航空公司的乘客訂票數(shù)據(jù)，優(yōu)化航班安排和座位分配。5、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在游泳館中的應(yīng)用，如泳池水質(zhì)監(jiān)測(cè)、泳客流量預(yù)測(cè)，以及游泳課程的優(yōu)化設(shè)置。四、編程題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）運(yùn)