站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共2頁長沙電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)與云計(jì)算基礎(chǔ)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、大數(shù)據(jù)的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)。假設(shè)要對一個(gè)大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測和跟蹤。以下哪種技術(shù)最適合這種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹2、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類問題時(shí)，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。以下關(guān)于SVM的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)B.它對大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度很快C.它通過尋找最優(yōu)超平面來進(jìn)行分類D.它的性能受核函數(shù)的選擇影響3、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)森林對不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機(jī)森林C.隨機(jī)森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)不需要進(jìn)行特殊處理D.調(diào)整隨機(jī)森林的參數(shù)可以提高對少數(shù)類別的分類性能4、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時(shí)響應(yīng)時(shí)間較長。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化5、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，為了整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是6、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來越廣泛。對于一個(gè)大型企業(yè)來說，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲整個(gè)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)7、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問題發(fā)生的原因C.預(yù)測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預(yù)8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，以下哪種措施是至關(guān)重要的？（）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9、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了支持大規(guī)模鍵值對數(shù)據(jù)的存儲和查詢，以下哪種數(shù)據(jù)庫通常被使用？（）A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是10、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問時(shí)間、訪問頁面等。為了保護(hù)用戶隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要對這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮11、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁有大量患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，需要在保證數(shù)據(jù)安全的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和共享。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全共享和訪問控制？（）A.數(shù)字證書B.身份驗(yàn)證和授權(quán)C.數(shù)據(jù)加密和脫敏D.Alloftheabove（以上皆是）13、對于一個(gè)需要處理海量實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)架構(gòu)能夠滿足低延遲和高可靠性的要求？（）A.Kafka消息隊(duì)列B.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)C.Spark實(shí)時(shí)處理框架D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫14、在大數(shù)據(jù)存儲方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲和訪問，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機(jī)讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)15、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，產(chǎn)生了大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)因素對于保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性最為關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在人力資源規(guī)劃中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何提高氣象預(yù)報(bào)的精度。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含游戲玩家組隊(duì)數(shù)據(jù)的文件，分析玩家的團(tuán)隊(duì)合作模式和效果。2、（本題5分）使用Python語言和Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來自智能家電的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如電量消耗、工作模式等，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和節(jié)能建議。3、（本題5分）給定一個(gè)包含社交媒體用戶地理位置信息的數(shù)據(jù)集，使用地理信息系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)分析用戶的分布特征和活動范圍。4、（本題5分）基于Hive，對一個(gè)包含電商用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、加購、購買）的表進(jìn)行分析，找出用戶的購買決策路徑和影響因素。5、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含城市交通流量數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。計(jì)算每個(gè)路口在一天中不同時(shí)間段的平均車流量，并找出車流量最大的時(shí)間段。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）探討大數(shù)據(jù)在博物館中的應(yīng)用，如展品展示優(yōu)化、觀眾行為分析，以及文物保