中國計量大學《大數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)存儲》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中國計量大學《大數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)存儲》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、在進行大數(shù)據(jù)分析時，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。以下關(guān)于特征工程的描述，錯誤的是？（）A.特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征B.特征工程可以提高數(shù)據(jù)分析模型的準確性C.特征工程只適用于有監(jiān)督學習算法D.特征選擇和特征構(gòu)建是特征工程的重要步驟2、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架的容錯性非常重要。以下關(guān)于分布式計算框架容錯性的描述，哪一項是錯誤的？（）A.容錯性可以確保在節(jié)點故障時任務仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復機制是實現(xiàn)容錯性的重要手段C.分布式計算框架的容錯性會增加系統(tǒng)的復雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實現(xiàn)完美的容錯性，無需軟件層面的支持3、在進行大數(shù)據(jù)分析時，常常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。假設(shè)一個圖像識別的大數(shù)據(jù)項目，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.使用深度學習自動提取特征D.基于人工標注的特征提取4、在大數(shù)據(jù)分析項目中，項目管理和團隊協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的特點，哪一項是不準確的？（）A.大數(shù)據(jù)項目通常具有較高的技術(shù)復雜性和不確定性，需要靈活的項目管理方法B.團隊成員需要具備跨領(lǐng)域的知識和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務理解C.項目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機制D.大數(shù)據(jù)項目的周期較短，通常能夠在短時間內(nèi)完成并交付成果5、在大數(shù)據(jù)分析中，為了處理不平衡數(shù)據(jù)集，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)D.以上都是6、在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集是第一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集方法的敘述，不正確的是（）A.系統(tǒng)日志采集是通過對信息系統(tǒng)產(chǎn)生的日志進行收集和分析B.網(wǎng)絡爬蟲可以從互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量的數(shù)據(jù)C.傳感器數(shù)據(jù)采集主要用于獲取物理世界中的實時數(shù)據(jù)D.手工錄入是最常用且高效的數(shù)據(jù)采集方式，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集7、在大數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要對一個高維數(shù)據(jù)集進行可視化，以下哪種技術(shù)可以幫助降低維度并展示數(shù)據(jù)的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨立成分分析D.以上都是8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題，哪一項描述不準確？（）A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會導致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復和沖突9、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預測能源需求，提高能源供應的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測能源設(shè)備的運行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患10、大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應用可以提高管理效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在人力資源中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析員工數(shù)據(jù)進行人才選拔和招聘B.有助于制定個性化的員工培訓和發(fā)展計劃C.大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應用會導致員工個人隱私泄露的風險增加D.能夠優(yōu)化員工的工作安排和團隊組合11、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12、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)隱私保護面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個公司需要對員工的個人數(shù)據(jù)進行分析，同時又要保護員工的隱私。以下哪種技術(shù)可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下進行數(shù)據(jù)分析？（）A.同態(tài)加密B.哈希函數(shù)C.數(shù)字簽名D.數(shù)據(jù)脫敏13、在進行大數(shù)據(jù)分析項目時，需要對數(shù)據(jù)進行預處理。如果數(shù)據(jù)集中存在異常值，以下哪種處理方法可能不太恰當？（）A.識別并刪除異常值B.對異常值進行修正C.將異常值視為缺失值進行處理D.忽略異常值，不進行任何處理14、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進行了加密存儲，就無需擔心隱私問題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風險D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護無法實現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意15、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護手段。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問權(quán)限B.強制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進行嚴格限制C.基于角色的訪問控制（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，實現(xiàn)多層次的訪問控制16、在進行大數(shù)據(jù)分析時，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行采樣。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，正確的是？（）A.隨機采樣可以保證樣本的代表性B.分層采樣適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況C.采樣會導致數(shù)據(jù)信息的丟失，應盡量避免D.系統(tǒng)采樣比隨機采樣更準確17、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對模型性能影響不大18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量重復的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法可能效果最好？（）A.哈夫曼編碼，根據(jù)字符出現(xiàn)頻率進行編碼B.LZ77算法，利用數(shù)據(jù)的重復模式進行壓縮C.行程編碼，對連續(xù)重復的數(shù)據(jù)進行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)特征19、在處理實時大數(shù)據(jù)流時，Kafka是一個常用的消息隊列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述，錯誤的是？（）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C.Kafka中的消息一旦被消費就會立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機制20、隨著大數(shù)據(jù)應用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素？（）A.數(shù)據(jù)的準確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時效性D.數(shù)據(jù)的存儲格式21、當處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語言處理技術(shù)最適合這個任務？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.文本分類22、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮23、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖24、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，身份認證和訪問控制是重要的防護措施。以下關(guān)于身份認證和訪問控制的描述，哪一項是錯誤的？（）A.身份認證用于驗證用戶的身份，常見的方法包括密碼、指紋識別等B.訪問控制決定用戶對數(shù)據(jù)和資源的訪問權(quán)限，基于角色的訪問控制是一種常見的方式C.一旦用戶通過身份認證，就應該賦予其對所有數(shù)據(jù)的無限制訪問權(quán)限D(zhuǎn).多因素身份認證可以提高身份驗證的安全性和可靠性25、大數(shù)據(jù)的應用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個天文學研究項目，需要分析大量的天體觀測數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲和計算B.數(shù)據(jù)可視化C.機器學習算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用26、對于一個需要處理大量實時交易數(shù)據(jù)的電商大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠確保數(shù)據(jù)的一致性和事務的完整性？（）A.分布式事務B.兩階段提交C.最終一致性D.以上都不是27、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要的任務。假設(shè)有一個生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測出異常的設(shè)備運行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學習的方法D.Alloftheabove（以上皆是）28、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，以下哪種數(shù)據(jù)存儲方式更適合頻繁的隨機讀寫操作，并且能夠提供較高的數(shù)據(jù)一致性和可用性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.分布式文件系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)倉庫29、在大數(shù)據(jù)的存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性，常常采用冗余存儲的方式。假設(shè)一個關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)集需要確保在硬件故障時數(shù)據(jù)不丟失。以下哪種冗余存儲策略最適合這種需求？（）A.鏡像存儲B.奇偶校驗存儲C.糾錯編碼存儲D.以上策略結(jié)合使用30、大數(shù)據(jù)中的圖計算在社交網(wǎng)絡分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應用。以下關(guān)于圖計算模型和算法的描述，哪一個是不準確的？（）A.常見的圖計算模型包括有向圖、無向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問題D.圖計算算法的效率與圖的規(guī)模無關(guān)，只取決于算法的復雜度二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含超市銷售數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出銷售額最高的5個品類，并計算它們的總銷售額。2、（本題5分）運用Java語言和Kylin多維分析引擎，對存儲在Hadoop中的電商用戶購物車數(shù)據(jù)進行多維分析，例如按商品類別和用戶年齡分析購物車中的商品偏好。3、（本題5分）使用Python語言和Kafka消息隊列，構(gòu)建一個實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來自智能家電的運行數(shù)據(jù)，如電量消耗、工作模式等，并進行實時數(shù)據(jù)分析和節(jié)能建議。4、（本題5分）運用Java語言和Flink流處理框架，開發(fā)一個程序來處理實時的金融交易數(shù)據(jù)。計算每筆交易的風險評估值，并實時更新風險預警系統(tǒng)。5、（本題5分）給定一個包含用戶運動數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如步數(shù)、運動時間等），使用數(shù)據(jù)挖掘算法分析用戶的運動習慣和健康狀況