广西科技大学《大数据安全技术》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《大数据安全技术》2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、大数据可视化在数据分析和展示中具有重要作用。关于大数据可视化的目标和挑战，以下描述不正确的是：（）A.大数据可视化的目标是将复杂的数据以直观、易懂的形式呈现给用户，帮助用户快速理解数据的内涵和趋势B.挑战之一是如何在有限的屏幕空间内展示海量的数据，同时保持信息的清晰和可理解性C.另一个挑战是如何根据用户的需求和分析目的，选择合适的可视化图表和交互方式D.大数据可视化只需要关注数据的展示效果，无需考虑数据的准确性和实时性2、在大数据环境中，为了实现数据的高效存储和检索，以下哪种数据结构经常被用于索引？（）A.B+树B.红黑树C.AVL树D.跳表3、在大数据的流处理框架中，Flink相比其他框架具有一些独特的优势。假设我们需要处理实时的数据流，以下关于Flink的优势，哪一项是不准确的？（）A.具有精确的一次处理语义，保证数据的准确性B.支持高效的状态管理和容错机制C.只适用于小型的流处理任务D.提供了丰富的窗口操作和时间处理功能4、在大数据存储中，为了支持动态扩展和灵活的数据模型，以下哪种数据库类型通常被选择？（）A.文档数据库B.关系数据库C.图数据库D.列式数据库5、在大数据存储架构中，混合存储模式逐渐受到关注。以下关于混合存储的描述，哪一项是不正确的？（）A.混合存储结合了传统磁盘存储和新兴的闪存存储的优势B.它可以根据数据的访问频率和重要性，将数据动态地分配到不同的存储介质上C.混合存储能够提高存储系统的性能和成本效益，但管理复杂度较低D.对于经常访问的热数据，可以存储在闪存中，以提高访问速度6、对于一个需要处理大规模图数据的推荐系统，以下哪种算法能够基于用户和物品的关系进行推荐？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于图的推荐D.以上都是7、在大数据时代，数据隐私保护变得越来越重要，以下关于数据隐私保护的描述中，错误的是（）。A.数据隐私保护包括数据的加密、匿名化、访问控制等技术B.数据隐私保护需要建立完善的法律法规和监管机制C.数据隐私保护只需要关注个人数据的保护，不需要关注企业数据的保护D.数据隐私保护需要用户、企业和政府共同努力8、在大数据处理中，数据清洗是一个重要的环节，以下关于数据清洗的描述中，错误的是（）。A.数据清洗用于去除数据中的噪声和错误数据B.数据清洗可以提高数据的质量和可用性C.数据清洗只需要对数据进行简单的过滤和筛选D.数据清洗需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理9、在大数据项目中，数据质量的监控是持续进行的。如果发现数据质量出现问题，以下哪个是首要的解决步骤？（）A.分析问题的根源B.修复数据C.通知相关人员D.记录问题10、随着大数据技术的不断发展，数据存储和处理面临诸多挑战。在处理海量的非结构化数据时，以下哪种技术通常被用于高效存储和快速检索？（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.数据仓库D.内存数据库11、对于一个需要处理大量文本数据的自然语言处理系统，以下哪种技术能够进行词干提取和词形还原？（）A.词法分析工具B.句法分析工具C.语义理解工具D.以上都不是12、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13、在大数据的异常检测中，需要从大量正常数据中找出异常值。假设我们有一个网络流量数据集，其中大部分流量是正常的，但存在一些异常的高峰值。以下哪种方法常用于网络流量的异常检测？（）A.基于统计的方法，如计算均值和标准差B.基于机器学习的方法，如使用支持向量机C.基于深度学习的方法，如使用自编码器D.以上方法都经常被使用，具体取决于数据特点和需求14、大数据在金融风险管理中的应用包括信用风险评估、市场风险预测、操作风险监测等，以下关于大数据在金融风险管理中应用的描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于信用风险评估，提高金融机构的风险管理能力B.大数据可以用于市场风险预测，提高金融机构的盈利能力C.大数据可以用于操作风险监测，加强金融机构的内部控制D.大数据在金融风险管理中的应用只局限于传统金融机构，不能应用于互联网金融15、在大数据处理中，为了处理大规模的图像数据，以下哪种技术或框架经常被使用？（）A.OpenCVB.TensorFlowC.PyTorchD.以上都是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述大数据在智能客服中的应用。2、（本题5分）说明大数据在物流路径优化中的算法。3、（本题5分）解释如何设计有效的大数据可视化界面。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含股票市场宏观经济数据的文件，分析宏观经济指标对股市的影响。2、（本题5分）运用Spark的MLlib，对一个包含用户消费记录数据的数据集进行异常检测，找出异常消费行为。3、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含电影票房数据的文件，分析票房收入与电影类型、演员阵容等因素的关系。4、（本题5分）基于HBase，设计并实现一个存储和查询海量地理位置数据（如经纬度、地址）的系统，支持附近地点的查询功能。5、（本题5分）用Python语言和Redis缓存数据库，编写一个程序来缓存热门搜索关键词和对应的搜索结果。当用户输入关键词时，首先从缓存中获取结果，提高搜索响应速度。四、综合分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）