百色職業(yè)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫(kù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)百色職業(yè)學(xué)院

《大型數(shù)據(jù)庫(kù)》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)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，常常采用緩存機(jī)制。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中有一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)區(qū)域，經(jīng)常被訪問(wèn)。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（隨機(jī)）2、在大數(shù)據(jù)可視化中，當(dāng)需要展示多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢(shì)時(shí)，以下哪種圖表類(lèi)型通常最為有效？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖3、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，除了手動(dòng)選擇和提取特征，還可以使用自動(dòng)特征工程的方法。假設(shè)我們有一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，以下哪種自動(dòng)特征工程的技術(shù)可能適用？（）A.自動(dòng)編碼器B.遺傳算法C.隨機(jī)森林D.以上技術(shù)都可能用于自動(dòng)特征工程4、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助商家發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)B.關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.可以通過(guò)調(diào)整支持度和置信度的閾值來(lái)獲得更有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則5、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(shù)算法和聚類(lèi)算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.決策樹(shù)算法可以用于分類(lèi)和預(yù)測(cè)，聚類(lèi)算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹(shù)算法生成的結(jié)果易于理解和解釋?zhuān)垲?lèi)算法的結(jié)果相對(duì)較難解釋C.決策樹(shù)算法需要事先指定類(lèi)別標(biāo)簽，聚類(lèi)算法不需要D.聚類(lèi)算法的計(jì)算復(fù)雜度通常比決策樹(shù)算法低6、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見(jiàn)？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潛在的共同因子C.線性判別分析（LDA），用于分類(lèi)問(wèn)題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維7、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問(wèn)控制的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問(wèn)控制可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問(wèn)控制是一種常見(jiàn)的訪問(wèn)控制策略C.訪問(wèn)控制只適用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，對(duì)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無(wú)效D.訪問(wèn)控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設(shè)置不同的權(quán)限級(jí)別8、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長(zhǎng)的社交媒體數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫(xiě)需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Redis9、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡？（）A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布10、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問(wèn)控制模型最適合？（）A.自主訪問(wèn)控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪問(wèn)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(wèn)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(wèn)控制11、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的作用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助商家提前準(zhǔn)備庫(kù)存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)只能針對(duì)新用戶，對(duì)老用戶效果不佳D.可以通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁(yè)面布局和流程12、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)要從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集中檢測(cè)出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用13、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有重要應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制B.有助于預(yù)測(cè)道路擁堵情況，為出行者提供實(shí)時(shí)導(dǎo)航C.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只能用于城市交通，對(duì)高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強(qiáng)安全管理14、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(lái)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15、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和新鮮度。假設(shè)一個(gè)金融交易大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，需要實(shí)時(shí)反映市場(chǎng)的最新動(dòng)態(tài)。以下哪種技術(shù)或方法最能保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.定期數(shù)據(jù)更新C.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)加載D.以上方法結(jié)合使用16、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過(guò)算法推測(cè)填充缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理17、在大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面，面臨著諸多挑戰(zhàn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)安全的措施和原則，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是：（）A.采用加密技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，以防止數(shù)據(jù)泄露B.實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制策略，確保只有授權(quán)人員能夠訪問(wèn)和處理數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)用戶隱私，但不能完全消除隱私風(fēng)險(xiǎn)D.為了提高數(shù)據(jù)的可用性，應(yīng)盡量減少安全措施和限制，方便數(shù)據(jù)的共享和使用18、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用19、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(shù)B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序20、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法通常適用于文本數(shù)據(jù)？（）A.LZ77B.RLEC.Huffman編碼D.以上都適用21、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁有大量患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，需要在保證數(shù)據(jù)安全的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和共享。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全共享和訪問(wèn)控制？（）A.數(shù)字證書(shū)B(niǎo).身份驗(yàn)證和授權(quán)C.數(shù)據(jù)加密和脫敏D.Alloftheabove（以上皆是）22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過(guò)程中無(wú)需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量23、在大數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析中，季節(jié)性是一個(gè)常見(jiàn)的特征。假設(shè)我們有一個(gè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸24、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)25、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹(shù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何識(shí)別高價(jià)值客戶。2、（本題5分）什么是流處理，舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在汽車(chē)行業(yè)的研發(fā)和生產(chǎn)中的應(yīng)用。4、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)生命周期管理，在大數(shù)據(jù)中的重要性如何？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在廣告行業(yè)的應(yīng)用，如精準(zhǔn)投放、效果評(píng)估，以及廣告創(chuàng)意的個(gè)性化生成。2、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在美發(fā)行業(yè)的應(yīng)用，如發(fā)型流行趨勢(shì)預(yù)測(cè)、客戶滿意度調(diào)查，以及美發(fā)用品的銷(xiāo)售策略。3、（本題5分）分析某在線游戲平臺(tái)的玩家流失數(shù)據(jù)，采取留存措施。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在眼鏡行業(yè)的應(yīng)用，如鏡片設(shè)計(jì)優(yōu)化、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析，以及客戶需求的精準(zhǔn)把握。5、（本題5分）研究某社交媒體平臺(tái)的用戶關(guān)注列表數(shù)據(jù)，推薦相關(guān)用戶。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包