桂林醫(yī)學(xué)院《大數(shù)據(jù)隱私與安全》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)隱私與安全》2023-2024學(xué)年第二學(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30個小題，每小題1分，共30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)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機(jī)分區(qū)2、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個包含客戶消費行為數(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3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是非常重要的問題，以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要采用多種技術(shù)，如加密、訪問控制、匿名化等B.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)只需要關(guān)注個人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力4、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）是重要的第一步。假設(shè)我們有一個新的數(shù)據(jù)集，以下哪個不是EDA的主要目的？（）A.了解數(shù)據(jù)的分布和特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值C.直接建立數(shù)據(jù)的預(yù)測模型D.確定數(shù)據(jù)的質(zhì)量和缺失值情況5、對于一個需要進(jìn)行實時數(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+TensorFlow6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實時處理需求日益增加。假設(shè)一個金融交易系統(tǒng)需要實時監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce7、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實8、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景不斷擴(kuò)展，包括智慧城市的建設(shè)。假設(shè)要通過分析城市的各種數(shù)據(jù)，如交通、能源、環(huán)境等，來提高城市的運行效率和居民生活質(zhì)量。以下哪種數(shù)據(jù)融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數(shù)據(jù)融合和時空分析B.數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結(jié)合使用9、大數(shù)據(jù)中的文本分析技術(shù)可以幫助從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。以下關(guān)于文本分析流程的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.首先進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運用特征提取技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為可計算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進(jìn)行分析D.文本分析的結(jié)果無需進(jìn)行評估和驗證，直接應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)10、大數(shù)據(jù)的分析常常需要處理高維度的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含了數(shù)百個特征，這給分析帶來了很大的挑戰(zhàn)。以下哪種方法最能有效地降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留重要的信息？（）A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以11、大數(shù)據(jù)的價值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測客戶的信用風(fēng)險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型12、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(jìn)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13、假設(shè)要對一個包含數(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14、在大數(shù)據(jù)的異常檢測中，需要從大量正常數(shù)據(jù)中找出異常值。假設(shè)我們有一個網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集，其中大部分流量是正常的，但存在一些異常的高峰值。以下哪種方法常用于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，如計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如使用支持向量機(jī)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用自編碼器D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點和需求15、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測，并且數(shù)據(jù)具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測B.基于密度的異常檢測C.基于聚類的異常檢測D.以上都是16、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是17、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有很多優(yōu)點。假設(shè)一個應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫請求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）18、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，除了購物籃分析，還可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？（）A.醫(yī)療診斷B.網(wǎng)絡(luò)安全C.金融風(fēng)險預(yù)測D.以上領(lǐng)域都可以應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘19、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的敘述，錯誤的是（）A.需要制定詳細(xì)的遷移計劃，包括遷移的時間、步驟和風(fēng)險應(yīng)對措施B.數(shù)據(jù)遷移過程中要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性C.可以直接將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)復(fù)制到目標(biāo)系統(tǒng)，無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移完成后需要進(jìn)行測試和驗證，確保數(shù)據(jù)的可用性20、在大數(shù)據(jù)存儲方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。假設(shè)有一個需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，同時對數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）21、大數(shù)據(jù)在各個領(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22、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計需要考慮用戶的需求和認(rèn)知能力B.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計可以使用多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計只需要注重美觀性，不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可讀性D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)23、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上都是24、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實時數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個電商平臺需要實時監(jiān)控用戶的購買行為，以便及時調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實時分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法25、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)治理是一項重要的工作。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)水平C.降低數(shù)據(jù)存儲和處理的成本D.限制數(shù)據(jù)的訪問和使用，以防止數(shù)據(jù)泄露26、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時，情感分析是一個常見的任務(wù)。假設(shè)我們有大量的微博文本數(shù)據(jù)，需要判斷每條微博所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析？（）A.基于詞典的方法，根據(jù)預(yù)定義的情感詞庫進(jìn)行判斷B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使用分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分類D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點和任務(wù)需求27、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析中，時間序列預(yù)測是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測未來的價格走勢。以下哪種方法常用于時間序列預(yù)測？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動平均法D.隨機(jī)森林28、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可視化對于理解和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。假設(shè)要展示一個城市在一年中不同區(qū)域的交通流量變化情況，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這種時空數(shù)據(jù)的模式和趨勢？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖29、在處理大數(shù)據(jù)時，資源管理和調(diào)度是關(guān)鍵問題。假設(shè)有一個大數(shù)據(jù)集群，包含多個計算節(jié)點和存儲節(jié)點，需要高效地分配資源給不同的任務(wù)。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）30、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，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制B.有助于預(yù)測道路擁堵情況，為出行者提供實時導(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，加強安全管理二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含用戶購物行為數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出購買頻率最高的前10種商品，并計算它們的總銷售額。2、（本題5分）給定一個包含社交媒體用戶發(fā)布圖片數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用圖像分析技術(shù)提取圖片的主題和情感傾向。3、（本題5分）基于HBase，設(shè)計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量物流跟蹤數(shù)據(jù)（如包裹ID、運輸路徑、當(dāng)前位置）的系統(tǒng)，支持實時查詢包裹的最新位置。4、（本題5分）利用MapReduce編程模型，對一個包含大量文本文件的數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的頻率，并按照頻率降序排列輸出前50個高頻單詞。5、（本題5分）使用Java語言和Cassandra數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng)，用于存儲和查詢大量的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定區(qū)域和時間的圖像。三、簡答題（本大題共5個小