贵州食品工程职业学院《大数据技术原理和应用》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页贵州食品工程职业学院《大数据技术原理和应用》

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20个小题,每小题2分,共40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、在进行大数据分析时,需要对数据进行预处理以提高分析的准确性。如果数据存在偏差,以下哪种方法可以用于纠正偏差?()A.数据标准化B.数据归一化C.重采样D.以上都是2、对于一个跨多个数据中心的大数据系统,为了实现数据的同步和一致性,以下哪种技术或工具通常被采用?()A.分布式锁B.数据复制C.数据迁移D.数据备份3、在处理海量文本数据时,自然语言处理技术常常被应用。以下关于词袋模型和词嵌入模型的比较,哪一项是不正确的?()A.词袋模型忽略了词序信息,词嵌入模型能够捕捉词之间的语义关系B.词嵌入模型的维度通常比词袋模型低C.词袋模型计算简单,词嵌入模型训练相对复杂D.词袋模型在处理短文本时效果较好,词嵌入模型更适合长文本4、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5、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6、在大数据的特征工程中,特征选择和特征提取是重要的步骤。假设我们有一个包含大量特征的数据集,需要进行特征处理以提高模型性能。以下关于特征选择和特征提取的区别,哪一项是正确的?()A.特征选择是从原始特征中选择一部分重要的特征;特征提取是通过变换生成新的特征B.特征提取是从原始特征中选择一部分重要的特征;特征选择是通过变换生成新的特征C.特征选择和特征提取的目的相同,只是方法略有不同D.特征选择和特征提取在大数据处理中不常用,对模型性能影响不大7、在大数据处理中,为了提高数据处理的速度和效率,以下哪种硬件配置通常是重要的?()A.多核CPUB.大容量内存C.高速磁盘D.以上都是8、在大数据分析中,为了发现数据中的异常模式和离群点,以下哪种方法经常被使用?()A.聚类分析B.异常检测C.关联规则挖掘D.分类算法9、在大数据项目中,数据迁移是常见的操作。假设有一个旧的大数据系统需要迁移到新的硬件平台和软件架构上。以下哪种方法可以确保数据迁移的顺利进行?()A.一次性全部迁移B.逐步迁移,先迁移关键数据C.先在新系统上进行测试,再迁移数据D.Alloftheabove(以上皆是)10、随着数据量的不断增长,大数据技术在各个领域得到了广泛应用。以下关于大数据特点的描述,不准确的是()A.数据量巨大,通常以PB甚至EB为单位计量B.数据类型多样,包括结构化、半结构化和非结构化数据C.数据价值密度高,每一条数据都具有重要的价值D.数据处理速度要求高,需要在短时间内完成数据的分析和处理11、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12、大数据处理框架有很多,如Hadoop、Spark等。以下关于Hadoop和Spark的比较,哪一项是不正确的?()A.Spark相比Hadoop在内存计算方面具有优势,处理速度更快B.Hadoop更适合处理大规模的静态数据,而Spark更适合处理实时流数据C.Hadoop的生态系统比Spark更丰富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上运行13、在大数据的分析中,数据的预处理往往会占用大量的时间和资源。假设要对一个包含大量噪声和缺失值的数据集进行预处理。以下哪种方法最能提高预处理的效率和效果?()A.并行预处理B.自动化预处理工具C.基于机器学习的预处理D.以上方法结合使用14、在大数据安全领域,访问控制是重要的防护手段。假设一个企业的大数据平台包含敏感的商业数据。以下哪种访问控制模型最适合?()A.自主访问控制(DAC),用户自主决定数据访问权限B.强制访问控制(MAC),基于系统的安全策略进行严格限制C.基于角色的访问控制(RBAC),根据用户角色分配权限D.以上三种模型结合使用,实现多层次的访问控制15、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设我们有一个电商网站的交易数据集,需要检测异常的交易行为。以下哪种方法常用于异常检测?()A.基于规则的检测,设定固定的阈值判断异常B.聚类分析,将异常交易与正常交易聚类分开C.关联规则挖掘,发现异常的交易关联模式D.以上方法都可以,根据数据特点选择合适的16、大数据技术在能源管理领域有潜在的应用价值。假设一个能源公司想要通过大数据降低能耗。以下哪种方式最有可能实现这一目标?()A.分析能源设备的运行数据,预测设备故障B.监测用户的能源使用习惯,提供节能建议C.优化能源分配和调度,提高能源利用效率D.以上方法综合运用,实现全面的能源管理优化17、假设要对一个包含数十亿条记录的数据集进行快速排序,以下哪种算法在大数据环境下可能表现更好?()A.冒泡排序B.快速排序C.归并排序D.堆排序18、在大数据处理中,数据预处理是一个重要的环节,以下关于数据预处理的描述中,错误的是()。A.数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换等步骤B.数据预处理可以提高数据的质量和可用性C.数据预处理只需要对数据进行简单的处理,不需要考虑数据的业务含义D.数据预处理需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理19、随着大数据应用的普及,数据质量的评估变得越来越重要。假设一个气象大数据集,包含了温度、湿度、气压等多种观测数据。以下哪个方面不是评估该数据集数据质量的关键因素?()A.数据的准确性B.数据的完整性C.数据的时效性D.数据的存储格式20、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二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)大数据对草原生态监测的影响有哪些?2、(本题5分)说明大数据在交通事故分析中的应用。3、(本题5分)简述大数据在金融衍生品定价中的应用。三、综合分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)研究某电商平台的商品推荐点击率数据,改进推荐策略。2、(本题5分)分析某银行的客户交易数据,防范欺诈行为,保障资金安全。3、(本题5分)研究某社交媒体平台的用户兴趣转移数据,调整内容策略。4、(本题5分)分析某在线游戏平台的游戏平衡性数据,优化游戏机制。

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