自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共2頁(yè)湘潭大學(xué)興湘學(xué)院《大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個(gè)需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進(jìn)行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)通常需要具備可擴(kuò)展性、高性能和高可靠性等特點(diǎn)。以下哪種存儲(chǔ)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲(chǔ)架構(gòu)D.本地磁盤存儲(chǔ)3、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)客戶流失、商品銷量等B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測(cè)等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過(guò)高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語(yǔ)音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色4、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購(gòu)買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語(yǔ)言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗5、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。對(duì)于一個(gè)大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)通常存儲(chǔ)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(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)存在，不需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)6、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個(gè)新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯(cuò)誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時(shí)處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯(cuò)機(jī)制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運(yùn)行在Hadoop集群上，無(wú)法獨(dú)立部署7、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中，同態(tài)加密是一種有潛力的技術(shù)。以下關(guān)于同態(tài)加密的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.同態(tài)加密允許在密文上進(jìn)行特定的計(jì)算操作B.同態(tài)加密能夠在不解密的情況下獲得計(jì)算結(jié)果C.同態(tài)加密的計(jì)算效率通常很高D.同態(tài)加密可以用于保護(hù)數(shù)據(jù)在計(jì)算過(guò)程中的隱私8、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性B.訪問(wèn)控制可以限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個(gè)人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無(wú)關(guān)9、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要使用分布式計(jì)算框架來(lái)提高計(jì)算效率。假設(shè)有一個(gè)計(jì)算任務(wù)需要對(duì)數(shù)十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，以下哪種分布式計(jì)算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)具有優(yōu)勢(shì)？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）10、大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)城市的交通管理部門想要利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數(shù)據(jù)B.道路攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)C.公交卡的刷卡記錄D.以上數(shù)據(jù)結(jié)合使用，綜合分析交通狀況11、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)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(yǔ)義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡(jiǎn)單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長(zhǎng)文本12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能夠節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.無(wú)損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，沒(méi)有任何信息損失B.有損壓縮會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下仍能滿足需求C.數(shù)據(jù)壓縮比越高，壓縮效果越好，對(duì)數(shù)據(jù)的使用沒(méi)有任何影響D.選擇數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用需求13、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣14、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)氣象大數(shù)據(jù)集，包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪個(gè)方面不是評(píng)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(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時(shí)效性D.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式15、大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療診斷和治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康C.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療科研，加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)可視化的重要性。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的追溯策略，如何制定？3、（本題5分）簡(jiǎn)述MapReduce編程模型的原理。4、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和查詢大量的物流快遞單號(hào)跟蹤數(shù)據(jù)，包括快遞單號(hào)、當(dāng)前位置、預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間等，并能夠根據(jù)快遞單號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢和更新。2、（本題5分）給定一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的文件，使用Python的正則表達(dá)式和字符串處理功能，提取出所有包含特定關(guān)鍵詞（如“大數(shù)據(jù)”）的句子，并統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)的次數(shù)。3、（本題5分）基于Flink框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理程序，對(duì)源源不斷的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)，立即發(fā)出警報(bào)，并將異常數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到專門的數(shù)據(jù)庫(kù)中。4、（本題5分）使用Python的Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含在線教育平臺(tái)課程評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出評(píng)價(jià)最好的10個(gè)課程，并計(jì)算它們的平均評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。5、（本題5分）利用Hadoop的數(shù)據(jù)放置策略，優(yōu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ)位置，提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)的效率。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）對(duì)一家零售