温州医科大学《大数据开发实践》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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温州医科大学《大数据开发实践》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、在大数据隐私保护中，同态加密是一种有潜力的技术。以下关于同态加密的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 同态加密允许在密文上进行特定的计算操作
B. 同态加密能够在不解密的情况下获得计算结果
C. 同态加密的计算效率通常很高
D. 同态加密可以用于保护数据在计算过程中的隐私

2、在处理大数据中的时间序列数据时，以下哪种模型常用于预测未来值？（ ）
A. 决策树
B. 神经网络
C. ARIMA 模型
D. 关联规则模型

3、在大数据处理中，数据挖掘技术发挥着重要作用。以下关于数据挖掘任务的说法，错误的是（ ）
A. 关联规则挖掘可以发现数据中不同项之间的关联关系
B. 分类算法用于将数据划分到不同的类别中
C. 聚类分析是将相似的数据对象归为一组，与分类不同，聚类不需要事先知道类别数量
D. 数据降维的目的是减少数据量，同时会丢失数据中的重要信息

4、在大数据处理中，数据存储的选择非常重要，以下关于数据存储选择的描述中，错误的是（ ）。
A.数据存储的选择需要根据数据的特点和应用场景进行
B.不同的数据存储方式适用于不同类型的数据和问题
C.数据存储的选择只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能和成本
D.数据存储的选择需要结合实际情况进行评估和验证

5、在大数据的特征工程中，除了手动选择和提取特征，还可以使用自动特征工程的方法。假设我们有一个复杂的数据集，以下哪种自动特征工程的技术可能适用？（ ）
A. 自动编码器
B. 遗传算法
C. 随机森林
D. 以上技术都可能用于自动特征工程

6、在交通领域，大数据的应用日益广泛。以下关于大数据在交通领域应用的描述，不正确的是（ ）
A. 可以通过分析交通流量数据优化信号灯控制，缓解交通拥堵
B. 能够实时监测车辆的运行状态，提高交通安全水平
C. 可以用于规划城市的交通基础设施，如道路和停车场的建设
D. 大数据在交通领域的应用主要集中在城市交通，对长途运输的作用有限

7、在利用大数据进行市场预测时，以下哪种方法可以考虑多个因素之间的相互关系？（ ）
A. 简单线性回归
B. 多元线性回归
C. 逻辑回归
D. 时间序列分析

8、假设要对一个大型数据集进行聚类分析，并且数据分布较为复杂，以下哪种聚类算法可能更有效？（ ）
A. K-Means B. DBSCAN C. 层次聚类 D. 以上都有可能

9、在大数据环境中，数据备份和恢复是确保数据安全性和可用性的重要措施。以下哪种备份策略在恢复数据时速度最快？（ ）
A. 全量备份
B. 增量备份
C. 差异备份
D. 以上恢复速度相同

10、在大数据分析中，常常需要对海量文本数据进行分类。假设有一个包含大量新闻文章的数据集，需要将其分为不同的类别，如政治、经济、体育等。以下哪种机器学习算法在文本分类任务中表现较好？（ ）
A. 朴素贝叶斯
B. 逻辑回归
C. 决策树
D. 随机森林

11、在大数据的图计算中，PageRank 算法常用于评估网页的重要性。假设一个网络由多个网页组成，形成一个有向图。以下关于 PageRank 算法的原理，哪一项是正确的？（ ）
A. 根据网页的链接数量计算重要性
B. 考虑网页的内容质量和链接数量来计算重要性
C. 通过模拟随机浏览者在网页之间的跳转来计算重要性
D. 只关注网页的入链数量，不考虑出链

12、大数据在医疗健康领域的应用面临一些挑战，以下哪一项不是其面临的挑战？（ ）
A. 数据隐私保护
B. 数据质量问题
C. 技术人才短缺
D. 医疗数据量不足

13、在处理大规模数据的分类问题时，支持向量机（SVM）是一种有效的算法。以下关于 SVM 的描述，错误的是？（ ）
A. 它可以处理线性不可分的数据
B. 它对大规模数据的训练速度很快
C. 它通过寻找最优超平面来进行分类
D. 它的性能受核函数的选择影响

14、在大数据应用中，用户画像的构建是非常重要的。假设有一个电商平台，需要为用户构建画像，以便进行精准营销。以下哪种数据可以用于构建用户画像？（ ）
A. 用户的购买记录
B. 用户的浏览行为
C. 用户的评价信息
D. All of the above （以上皆是）

15、大数据技术在市场营销领域有广泛的应用。假设一个公司想要通过大数据精准定位目标客户。以下哪种数据来源对实现这一目标最为关键？（ ）
A. 客户的购买历史和消费金额
B. 客户的社交媒体活动和兴趣爱好
C. 客户的人口统计信息，如年龄、性别、地域
D. 以上数据

16、大数据存储系统在处理海量数据时面临诸多挑战。假设一个企业需要存储PB级别的数据，并要求具备高可靠性和可扩展性。以下哪种存储架构最适合？（ ）
A. 传统的关系型数据库，如 MySQL
B. 分布式文件系统，如 Hadoop 的 HDFS

C. 本地磁盘阵列，通过RAID技术保障数据安全
D. 云存储服务，如亚马逊的 S3

17、大数据对传统的数据分析方法产生了深远影响。假设我们要分析一个公司的销售数据，以下关于大数据分析与传统分析方法的比较，正确的是：（ ）
A. 传统分析方法更注重样本数据，大数据分析则基于全体数据
B. 大数据分析的结果更准确，传统分析方法已无价值
C. 传统分析方法的计算速度比大数据分析快
D. 大数据分析只能处理结构化数据，传统分析方法则能处理各种类型数据

18、在大数据的分布式计算中，数据倾斜可能会导致性能问题。假设一个任务中某些键的值出现频率远远高于其他键，以下哪种方法可以缓解数据倾斜？（ ）
A. 增加计算节点的数量
B. 对数据进行重新分区
C. 使用更高效的算法
D. 忽略数据倾斜，继续计算

19、在大数据分析中，回归分析是一种常见的方法。以下关于回归分析的描述，哪一个是不准确的？（ ）
A. 回归分析可以用于预测连续型变量的值
B. 线性回归是回归分析中最简单的形式
C. 回归分析只能处理两个变量之间的关系，不能处理多个变量
D. 可以通过评估回归模型的拟合优度来判断其准确性

20、在大数据治理中，数据血缘关系的追踪非常重要。以下关于数据血缘的描述，错误的是？（ ）
A. 数据血缘可以帮助了解数据的来源和流向
B. 数据血缘只适用于结构化数据
C. 数据血缘有助于评估数据变更的影响
D. 数据血缘可以通过元数据管理来实现

21、随着大数据技术的不断发展，数据隐私保护成为了重要的议题。以下关于大数据环境下数据隐私保护的描述，正确的是：（ ）
A. 采用数据匿名化技术可以完全避免隐私泄露
B. 只要数据进行了加密存储，就无需担心隐私问题
C. 数据脱敏处理能够在一定程度上保护数据隐私，但不能完全杜绝风险
D. 大数据环境下，数据隐私保护无法实现，只能依靠用户自身注意

22、在处理大规模数据的聚类问题时，以下哪种聚类算法对噪声和异常值不太敏感？（ ）
A. K-Means 聚类
B. DBSCAN 聚类
C. 层次聚类
D. 以上都敏感

23、大数据存储技术的发展趋势包括分布式存储、云存储、对象存储等，以下关于大数据存储技术发展趋势的描述中，错误的是（ ）。
A.分布式存储可以提高数据的存储容量和可靠性
B.云存储可以提供灵活的存储服务和高可用性
C.对象存储适用于存储大规模非结构化数据
D.大数据存储技术的发展趋势只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能和成本

24、大数据分析中的机器学习算法能够帮助发现数据中的隐藏模式和规律。以下关于机器学习在大数据中的应用，哪项描述不准确？（ ）
A. 可以使用监督学习算法进行分类和预测，如预测客户流失、商品销量等
B. 无监督学习算法可用于数据聚类、异常检测等任务
C. 强化学习在大数据分析中的应用较少，因为其对数据量和计算资源要求过高
D. 深度学习算法，如卷积神经网络，在图像、语音等大数据处理中表现出色

25、在大数据环境中，数据治理是一项重要的工作。以下关于数据治理的目标，哪一项是不准确的？（ ）
A. 确保数据的准确性和完整性
B. 提高数据的安全性和隐私保护水平
C. 降低数据存储和处理的成本
D. 限制数据的访问和使用，以防止数据泄露

26、在构建大数据处理系统时，需要考虑计算资源的分配和优化。假设一个数据中心有有限的计算节点，同时有多个大数据任务需要运行。以下哪种资源分配策略最合理？（ ）
A. 平均分配计算资源给每个任务，确保公平性
B. 根据任务的优先级分配资源，优先保障重要任务
C. 按照任务的预计执行时间分配资源，先处理短时间能完成的任务
D. 随机分配资源，让任务自行竞争

27、在大数据应用中，推荐系统被广泛使用。如果一个推荐系统主要基于用户的历史购买行为进行推荐，这属于哪种推荐方法？（ ）
A. 基于内容的推荐
B. 协同过滤推荐
C. 基于知识的推荐
D. 混合推荐

28、在大数据的背景下，数据血缘关系的追踪变得重要。假设一个数据分析项目涉及多个数据转换和处理步骤，需要清楚地了解数据的来源和流向。以下哪种方法最能有效地追踪数据的血缘关系？（ ）
A. 使用数据治理工具
B. 手动记录数据的转换过程
C. 基于元数据的追踪
D. 以上方法结合使用

29、在大数据环境下，数据的备份和恢复策略至关重要。假设一个企业的大数据系统每天都会产生大量的新数据，以下哪种备份策略既能保证数据的安全性又能减少备份时间？（ ）
A. 全量备份
B. 增量备份
C. 差异备份
D. 随机备份

30、当对大数据进行数据清洗和预处理时，为了处理缺失值，以下哪种方法较为常见？（ ）
A. 删除包含缺失值的记录
B. 用平均值填充缺失值
C. 用中位数填充缺失值
D. 基于模型预测缺失值

二、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）用 Scala 实现一个程序，处理来自气象站的大量天气数据。找出一个月内降雨量最大的 5 天，并计算这 5 天的总降雨量。

2、（本题5分）用 Scala 实现一个程序，处理来自能源监测系统的大量能源消耗数据。找出能源消耗最高的 10 个时间段，并计算这些时间段的平均能源消耗。

3、（本题5分）基于 Storm ，实现一个实时的智能交通信号灯控制程序，根据道路车流量实时调整信号灯的时长。

4、（本题5分）基于 Storm ，实现一个实时的空气质量监测数据处理程序，当空气质量指标超过标准时，及时发出预警通知。

5、（本题5分）用 Python 编写一个程序，使用 Hadoop 生态系统中的 Spark SQL 对大规模的用户消费行为数据进行分析，找出用户的消费偏好和消费习惯。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）解释大数据如何改善公共服务质量。

2、（本题5分）解释大数据如何检测金融欺诈行为。

3、（本题5分）解释大数据中的数据血缘追踪工具。

4、（本题5分）简述大数据在工业物联网中的应用场景。

5、（本题5分）简述 MapReduce 编程模型的原理。

四、综合分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）根据某电商企业的商品包装成本数据，优化包装设计。

2、（本题10分）对一家制造业企业的生产能耗数据进行分析，实现节能减排。

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