裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁朔州職業技術學院《大數據與人工智能應用》

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20個小題，每小題1分，共20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、在大數據環境下，數據隱私法規和合規性要求日益嚴格。以下關于數據隱私合規的措施，哪一項是不正確的？（）A.企業需要了解并遵守相關的法律法規，如歐盟的GDPR、中國的網絡安全法等B.對員工進行數據隱私培訓，提高其合規意識和數據處理的規范性C.定期進行數據隱私審計，發現并整改潛在的合規風險D.為了滿足合規要求，應盡量避免收集和使用任何用戶數據2、大數據技術在醫療領域有廣泛的應用前景。假設一家醫院想要利用大數據提升醫療服務質量。以下哪種應用方式最有潛力？（）A.分析患者的病歷數據，預測疾病的發生和發展B.利用大數據優化醫院的物資管理和庫存控制C.根據醫生的工作習慣和患者流量，合理安排醫療資源D.以上應用方式都具有重要價值，應綜合實施3、在大數據的應用中，推薦系統是常見的一種。假設一個在線購物平臺要為用戶提供個性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內容的推薦B.協同過濾推薦C.基于規則的推薦D.混合推薦4、在大數據處理中，數據并行和任務并行是兩種常見的并行方式。如果一個計算任務可以分解為多個相互獨立的子任務，更適合采用哪種并行方式？（）A.數據并行B.任務并行C.兩者均可D.兩者均不可5、假設要對一個包含數十億條記錄的數據集進行快速的排序和檢索操作，以下哪種數據結構或算法可能會發揮最佳效果？（）A.二叉搜索樹B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序6、對于一個需要處理大規模圖數據的推薦系統，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關系進行推薦？（）A.基于內容的推薦B.協同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是7、在大數據的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個重要的框架。假設一個大數據集群使用YARN進行資源分配，以下關于YARN的功能，哪一項是不準確的？（）A.支持多種計算框架在同一集群上運行B.對內存和CPU資源進行精細的管理和分配C.負責數據的存儲和管理D.提供了資源隔離和共享機制8、大數據技術使得實時數據分析成為可能。假設一個電商平臺需要實時監控用戶的購買行為，以便及時調整推薦策略。以下哪種技術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.關系型數據庫的事務處理機制D.數據挖掘中的聚類算法9、在大數據治理中，數據標準的制定至關重要。假設一個跨國企業在不同地區有多個分支機構，數據格式和定義存在差異。以下關于數據標準制定的描述，正確的是：（）A.為每個地區制定獨立的數據標準，以適應本地需求B.建立統一的數據標準，強制所有分支機構遵循C.參考行業最佳實踐，結合企業自身特點制定靈活的數據標準D.數據標準無需嚴格執行，可根據實際情況靈活調整10、在處理大規模數據時，分布式計算框架發揮著重要作用。以下關于Hadoop生態系統中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數據的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內存中緩存數據，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤11、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12、在大數據時代，數據血緣關系的追蹤變得重要。假設我們有一個數據分析流程，以下關于數據血緣關系的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據血緣關系可以幫助理解數據的來源和流向B.數據血緣關系能夠快速定位數據處理過程中的錯誤C.數據血緣關系只存在于數據倉庫中，在其他數據存儲系統中不存在D.數據血緣關系有助于評估數據變更對整個系統的影響13、在構建大數據處理系統時，考慮到系統的可擴展性和容錯性，以下哪種分布式計算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow14、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15、在構建大數據處理系統時，需要考慮計算資源的分配和優化。假設一個數據中心有有限的計算節點，同時有多個大數據任務需要運行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計算資源給每個任務，確保公平性B.根據任務的優先級分配資源，優先保障重要任務C.按照任務的預計執行時間分配資源，先處理短時間能完成的任務D.隨機分配資源，讓任務自行競爭16、在大數據處理中，數據壓縮可以節省存儲空間和提高傳輸效率。假設一個數據集包含大量重復的數據。以下哪種數據壓縮算法可能效果最好？（）A.哈夫曼編碼，根據字符出現頻率進行編碼B.LZ77算法，利用數據的重復模式進行壓縮C.行程編碼，對連續重復的數據進行壓縮D.以上算法效果相同，取決于具體數據特征17、在大數據存儲系統中，數據的一致性級別可以進行調整。假設一個應用對數據一致性要求不高，但對性能要求較高，以下哪種一致性級別可能適合？（）A.強一致性B.最終一致性C.弱一致性D.以上都不適合18、在大數據的流處理中，窗口操作是常見的處理方式。假設我們需要對數據流進行按時間窗口的統計分析，以下哪種窗口類型不適合用于實時性要求較高的場景？（）A.滾動窗口B.滑動窗口C.會話窗口D.固定窗口19、大數據的處理需要高效的索引結構來提高數據的查詢效率。假設一個大規模的商品銷售數據集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結構最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引20、假設要對一個大型數據集進行分類，并且數據具有多個類別，以下哪種機器學習算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機D.支持向量機二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）什么是流處理，舉例說明其應用場景。2、（本題5分）說明大數據在供應鏈物流路徑規劃中的應用。3、（本題5分）說明大數據在物聯網數據分析中的算法和模型。4、（本題5分）列舉大數據在建筑行業的應用場景。5、（本題5分）大數據如何改善物流配送效率？三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討大數據在婚慶行業的應用，如婚禮策劃方案推薦、客戶預算分析，以及婚慶市場的趨勢預測。2、（本題5分）對一家酒店的客戶預訂和入住數據進行分析，優化房間定價和營銷策略。3、（本題5分）探討大數據在娛樂行業的應用，如影視作品推薦、票房預測，以及用戶興趣的動態捕捉。4、（本題5分）研究某在線課程平臺的課程完成率數據，找出影響因素，提高學習效果。5、（本題5分）根據某城市的共享單車使用數據，優化單車投放點。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運