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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁貴州食品工程職業學院《大數據技術原理和應用》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在進行大數據分析時，需要對數據進行預處理以提高分析的準確性。如果數據存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數據標準化B.數據歸一化C.重采樣D.以上都是2、對于一個跨多個數據中心的大數據系統，為了實現數據的同步和一致性，以下哪種技術或工具通常被采用？（）A.分布式鎖B.數據復制C.數據遷移D.數據備份3、在處理海量文本數據時，自然語言處理技術常常被應用。以下關于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計算簡單，詞嵌入模型訓練相對復雜D.詞袋模型在處理短文本時效果較好，詞嵌入模型更適合長文本4、在處理大規模數據的分類問題時，支持向量機（SVM）是一種有效的算法。以下關于SVM的描述，錯誤的是？（）A.它可以處理線性不可分的數據B.它對大規模數據的訓練速度很快C.它通過尋找最優超平面來進行分類D.它的性能受核函數的選擇影響5、一家互聯網公司擁有大量的用戶訪問日志數據，包括用戶的IP地址、訪問時間、訪問頁面等。為了保護用戶隱私，在進行數據分析時需要對這些敏感信息進行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術？（）A.數據加密B.數據匿名化C.數據刪除D.數據壓縮6、在大數據的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設我們有一個包含大量特征的數據集，需要進行特征處理以提高模型性能。以下關于特征選擇和特征提取的區別，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據處理中不常用，對模型性能影響不大7、在大數據處理中，為了提高數據處理的速度和效率，以下哪種硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量內存C.高速磁盤D.以上都是8、在大數據分析中，為了發現數據中的異常模式和離群點，以下哪種方法經常被使用？（）A.聚類分析B.異常檢測C.關聯規則挖掘D.分類算法9、在大數據項目中，數據遷移是常見的操作。假設有一個舊的大數據系統需要遷移到新的硬件平臺和軟件架構上。以下哪種方法可以確保數據遷移的順利進行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關鍵數據C.先在新系統上進行測試，再遷移數據D.Alloftheabove（以上皆是）10、隨著數據量的不斷增長，大數據技術在各個領域得到了廣泛應用。以下關于大數據特點的描述，不準確的是（）A.數據量巨大，通常以PB甚至EB為單位計量B.數據類型多樣，包括結構化、半結構化和非結構化數據C.數據價值密度高，每一條數據都具有重要的價值D.數據處理速度要求高，需要在短時間內完成數據的分析和處理11、在大數據的推薦系統中，除了協同過濾和基于內容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設一個電商平臺需要提供個性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學習模型D.以上算法都可能適用12、大數據處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關于Hadoop和Spark的比較，哪一項是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內存計算方面具有優勢，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規模的靜態數據，而Spark更適合處理實時流數據C.Hadoop的生態系統比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運行13、在大數據的分析中，數據的預處理往往會占用大量的時間和資源。假設要對一個包含大量噪聲和缺失值的數據集進行預處理。以下哪種方法最能提高預處理的效率和效果？（）A.并行預處理B.自動化預處理工具C.基于機器學習的預處理D.以上方法結合使用14、在大數據安全領域，訪問控制是重要的防護手段。假設一個企業的大數據平臺包含敏感的商業數據。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數據訪問權限B.強制訪問控制（MAC），基于系統的安全策略進行嚴格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據用戶角色分配權限D.以上三種模型結合使用，實現多層次的訪問控制15、大數據分析中的異常檢測是一項重要任務。假設我們有一個電商網站的交易數據集，需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于規則的檢測，設定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關聯規則挖掘，發現異常的交易關聯模式D.以上方法都可以，根據數據特點選擇合適的16、大數據技術在能源管理領域有潛在的應用價值。假設一個能源公司想要通過大數據降低能耗。以下哪種方式最有可能實現這一目標？（）A.分析能源設備的運行數據，預測設備故障B.監測用戶的能源使用習慣，提供節能建議C.優化能源分配和調度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運用，實現全面的能源管理優化17、假設要對一個包含數十億條記錄的數據集進行快速排序，以下哪種算法在大數據環境下可能表現更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序18、在大數據處理中，數據預處理是一個重要的環節，以下關于數據預處理的描述中，錯誤的是（）。A.數據預處理包括數據清洗、數據集成、數據轉換等步驟B.數據預處理可以提高數據的質量和可用性C.數據預處理只需要對數據進行簡單的處理，不需要考慮數據的業務含義D.數據預處理需要根據具體的業務需求和數據特點進行定制化處理19、隨著大數據應用的普及，數據質量的評估變得越來越重要。假設一個氣象大數據集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數據。以下哪個方面不是評估該數據集數據質量的關鍵因素？（）A.數據的準確性B.數據的完整性C.數據的時效性D.數據的存儲格式20、大數據分析中的機器學習算法能夠幫助發現數據中的隱藏模式和規律。以下關于機器學習在大數據中的應用，哪項描述不準確？（）A.可以使用監督學習算法進行分類和預測，如預測客戶流失、商品銷量等B.無監督學習算法可用于數據聚類、異常檢測等任務C.強化學習在大數據分析中的應用較少，因為其對數據量和計算資源要求過高D.深度學習算法，如卷積神經網絡，在圖像、語音等大數據處理中表現出色二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）大數據對草原生態監測的影響有哪些？2、（本題5分）說明大數據在交通事故分析中的應用。3、（本題5分）簡述大數據在金融衍生品定價中的應用。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某電商平臺的商品推薦點擊率數據，改進推薦策略。2、（本題5分）分析某銀行的客戶交易數據，防范欺詐行為，保障資金安全。3、（本題5分）研究某社交媒體平臺的用戶興趣轉移數據，調整內容策略。4、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲平衡性數據，優化游戲機制。