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文档简介
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页西安理工大学高科学院
《大数据开发实践》2023-2024学年第二学期期末试卷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、在大数据环境下,数据隐私法规日益严格。假设一个公司在处理用户数据时,以下哪种做法符合合规要求?()A.在未获得用户明确同意的情况下,将用户数据用于第三方营销B.对用户数据进行匿名化处理后,无需再遵循隐私法规C.建立完善的数据隐私管理制度,定期进行合规审计D.只要数据不涉及敏感信息,就可以随意使用2、大数据安全风险有很多种,以下关于大数据安全风险的描述中,错误的是()。A.大数据安全风险包括数据泄露、数据篡改、数据丢失等B.大数据安全风险需要采用多种安全技术进行防范C.大数据安全风险只存在于数据存储和传输过程中,不存在于数据处理过程中D.大数据安全风险需要建立完善的安全管理体系和应急预案进行应对3、假设要对一个大型数据集进行数据降维,以减少数据量和计算复杂度,以下哪种技术较为合适?()A.特征选择B.特征提取C.数据压缩D.数据清洗4、大数据的隐私保护是一个重要的问题。假设一个医疗大数据系统,包含了患者的敏感医疗信息,需要在进行数据分析的同时确保患者隐私不被泄露。以下哪种方法最能有效地保护数据隐私?()A.数据匿名化B.数据加密C.访问控制和权限管理D.以上方法结合使用5、对于一个大型电商平台,要根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐,以下哪种技术是关键?()A.数据可视化B.自然语言处理C.推荐系统D.数据清洗6、在大数据项目实施过程中,以下哪个阶段需要与业务部门进行密切沟通和协作?()A.需求分析B.技术选型C.系统测试D.上线运维7、在大数据分析中,常常需要对海量文本数据进行分类。假设有一个包含大量新闻文章的数据集,需要将其分为不同的类别,如政治、经济、体育等。以下哪种机器学习算法在文本分类任务中表现较好?()A.朴素贝叶斯B.逻辑回归C.决策树D.随机森林8、在大数据处理框架中,Kafka常用于消息队列。以下关于Kafka的特点,哪一项是不正确的?()A.支持高吞吐量的数据传递B.能够保证消息的顺序传递C.具有良好的扩展性和容错性D.不适合处理实时性要求极高的消息9、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10、大数据存储技术有很多种,以下关于大数据存储技术的描述中,错误的是()。A.HDFS是一种分布式文件系统,适用于存储大规模数据B.NoSQL数据库是一种非关系型数据库,适用于存储非结构化数据C.NewSQL数据库是一种新型的关系型数据库,适用于存储大规模结构化数据D.大数据存储技术只需要考虑存储容量,不需要考虑存储性能11、在大数据分析中,常常需要对数据进行降维处理。假设有一个高维的数据集,包含大量的特征,但其中一些特征可能是冗余的。以下哪种降维方法在处理这种数据时较为有效?()A.主成分分析(PCA)B.因子分析C.线性判别分析(LDA)D.Alloftheabove(以上皆是)12、当分析大数据中的关联规则,以发现不同商品之间的购买关系时,以下哪种数据挖掘算法最为适用?()A.决策树算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.回归分析算法13、在大数据环境下,数据的实时监控和预警非常重要。如果要监控一个关键指标的变化,并在超过阈值时及时发出警报,以下哪种技术可以实现?()A.数据挖掘B.机器学习C.流计算D.数据仓库14、在处理大数据时,数据压缩技术可以节省存储空间和提高传输效率。以下哪种数据压缩算法常用于大数据处理?()A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是15、在大数据分析中,数据挖掘与机器学习的结合越来越紧密。以下关于两者结合的优势和应用,哪项描述不准确?()A.数据挖掘可以为机器学习提供有价值的数据特征和预处理方法B.机器学习算法可以帮助数据挖掘发现更复杂和深入的模式C.两者结合在欺诈检测、市场细分和推荐系统等领域取得了显著成果D.数据挖掘和机器学习是完全独立的领域,没有相互交叉和融合的部分二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)大数据如何优化城市交通拥堵治理?2、(本题5分)大数据对旅游行业的个性化服务有何帮助?3、(本题5分)解释大数据对传统数据处理方式的挑战。4、(本题5分)说明HBase数据库的特点和适用场景。三、编程题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)基于Hive,对一个包含用户在线学习行为数据的表进行分析,找出用户的学习习惯和偏好课程。2、(本题5分)有一个包含城市空气质量监测站数据的文件,使用SQL语句和相关数据库操作,找出空气质量最差的监测站和对应的污染指标。3、(本题5分)给定一个包含社交媒体用户互动数据的数据集,使用社交网络分析方法评估用户的社交影响力和传播效果。4、(本题5分)利用Hadoop框架,编写MapReduce程序对一个包含文本评论数据的大规模数据集进行主题模型分析,找出主要的讨论主题。5、(本题5分)用Python语言编写一个程序,对存储在HBase中的海量用户行为轨迹数据进行行为模式挖掘。找出用户的常见行为模式和异常行为。四、综合分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)综合研究大数据在农药行业的应用,如农药效果评估、病虫害发生预测,以及农药市场的监管数据支持。2、(本题1
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