北京石油化工学院《大型数据库设计》2022-2023学年第一学期期末试卷

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2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、在大数据的背景下，数据隐私法规和合规性变得越来越严格。假设一个企业处理大量的个人数据，需要确保符合相关的法规要求。以下哪种措施最能帮助企业实现合规性？（）A.建立数据隐私政策和流程B.对员工进行数据隐私培训C.定期进行数据隐私审计D.以上措施都需要2、当处理大数据中的文本数据时，自然语言处理技术经常被应用。假设要从大量的新闻文章中提取关键信息和主题。以下哪种自然语言处理技术最适合这个任务？（）A.词法分析B.句法分析C.语义理解D.文本分类3、一家互联网公司拥有大量的用户访问日志数据，包括用户的IP地址、访问时间、访问页面等。为了保护用户隐私，在进行数据分析时需要对这些敏感信息进行脱敏处理。以下哪种方法不属于常见的脱敏技术？（）A.数据加密B.数据匿名化C.数据删除D.数据压缩4、在大数据分析中，数据清洗是一个关键步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录。以下哪种方法在处理缺失值时最为常用且有效？（）A.直接删除包含缺失值的记录B.用平均值或中位数填充缺失值C.根据其他相关字段的值来推测缺失值D.对缺失值不做任何处理，直接进行分析5、在大数据处理框架中，Hadoop生态系统被广泛应用。关于Hadoop的核心组件，以下说法正确的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成，其中HDFS负责数据存储，MapReduce负责数据计算B.Hadoop仅包括HDFS，用于大规模数据的分布式存储C.Hadoop中的MapReduce可以单独使用，无需依赖HDFSD.Hadoop还包括HBase（分布式数据库），但HBase不能与HDFS和MapReduce协同工作6、在大数据的应用场景中，智能交通系统是一个典型的例子。假设要通过分析交通大数据来优化城市的交通信号灯控制策略。以下哪种数据对于实现这个目标最有帮助？（）A.车辆的速度和位置数据B.驾驶员的个人信息C.车辆的品牌和型号D.道路的建设年份7、在进行大数据处理时，内存计算框架如Spark相比传统的MapReduce框架具有一些优势。以下哪项不是Spark的优势？（）A.更快的计算速度B.更好的容错性C.支持更多的编程语言D.更高效的内存利用8、在大数据分析中，异常检测是一项重要的任务。假设有一个生产线上的传感器数据，需要检测出异常的设备运行状态。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于聚类的方法C.基于深度学习的方法D.Alloftheabove（以上皆是）9、对于一个需要处理大规模实时流数据的金融大数据系统，以下哪种技术能够满足高并发和低延迟的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是10、在大数据环境中，为了实现数据的实时处理和流计算，以下哪种技术架构通常被采用？（）A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.以上都是11、在大数据项目实施过程中，项目管理至关重要。以下关于大数据项目管理的叙述，错误的是（）A.需要明确项目目标和需求，制定详细的项目计划B.风险管理是大数据项目管理的重要环节，但不是必需的C.项目团队的沟通和协作对于项目的成功实施非常关键D.要对项目的进度、质量和成本进行有效的监控和评估12、在大数据的存储和管理中，数据压缩可以节省存储空间和提高传输效率。假设一个包含大量重复数据的数据集。以下哪种数据压缩算法最能有效地减少数据量？（）A.哈夫曼编码B.行程编码C.LZ77算法D.算术编码13、在大数据环境下，数据质量的管理至关重要。以下关于数据质量的影响因素和管理方法，哪项说法不准确？（）A.数据质量可能受到数据来源的多样性、数据录入的错误、数据更新的不及时等因素的影响B.为了提高数据质量，可以采用数据清洗、数据验证、数据监控等方法C.数据质量的管理只需在数据收集阶段进行，后续处理过程中无需关注D.建立数据质量评估指标体系有助于衡量和改进数据质量14、在大数据的推荐系统中，除了协同过滤和基于内容的推荐，还有基于模型的推荐方法。假设一个电商平台需要提供个性化推荐，以下哪种基于模型的推荐算法可能适用？（）A.逻辑回归B.决策树C.深度学习模型D.以上算法都可能适用15、在大数据环境下，数据的实时处理需求日益增加。假设一个金融交易系统需要实时监控交易数据，及时发现异常交易行为。以下哪种技术或框架最适合实现这种实时数据处理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述大数据在医疗机构管理中的价值。2、（本题5分）说明大数据在保险定价中的作用。3、（本题5分）简述大数据在服装行业的市场预测中的应用。4、（本题5分）什么是数据血缘的追溯策略，如何制定？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python语言和Neo4j图数据库，构建一个知识图谱分析程序。对学术文献之间的引用关系进行分析，找出核心研究领域和重要的学术成果。2、（本题5分）使用Python的TensorFlow库，对一个包含图像数据的大数据集进行深度学习模型训练，实现图像分类任务。3、（本题5分）用Python语言和Hive数据仓库，编写一个查询语句，对一个包含大量社交媒体用户互动数据的数据集进行分析。找出最活跃的用户和热门话题。4、（本题5分）利用Spark框架，对一个包含用户购买记录的大规模数据集进行分析，找出购买频率最高的前10种商品，并计算每种商品的总销售额。数据集包含用户ID、商品ID、购买数量和购买价格等字段。5、（本题5分）运用Java语言和Solr搜索服务器，开发一个系统来搜索和索引大量的图书评论。要求能够根据读者评价和关键词准确返回相关评论。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析大数据在卡丁车馆中的应用，如车辆性能分析、赛