无锡南洋职业技术学院《大型数据库》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《大型数据库》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、大数据在交通领域有重要应用。以下关于大数据在交通中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析交通流量数据优化信号灯控制B.有助于预测道路拥堵情况，为出行者提供实时导航C.大数据在交通领域的应用只能用于城市交通，对高速公路作用不大D.能够分析交通事故数据，找出事故多发路段，加强安全管理2、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3、在大数据分析项目中，数据可视化工具的选择至关重要。以下关于选择数据可视化工具的考虑因素，哪一项不太准确？（）A.数据量的大小B.所需的可视化类型和复杂度C.工具的学习成本和使用难度D.工具的价格，越贵越好4、在大数据处理中，为了处理数据的不一致性和错误，以下哪种方法经常被采用？（）A.数据验证B.数据修复C.数据清洗D.以上都是5、假设一个大数据项目需要对海量的文本数据进行情感分析，以下哪种技术或工具最有可能被用于此任务？（）A.机器学习算法B.数据挖掘工具C.数据清洗软件D.传统的统计分析方法6、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7、大数据在金融领域有广泛的应用，以下关于大数据在金融领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于风险评估和信用评级，提高金融机构的风险管理能力B.大数据可以用于金融市场预测和投资决策，提高金融机构的盈利能力C.大数据可以用于金融监管，加强金融市场的监管力度D.大数据在金融领域的应用只局限于传统金融机构，不能应用于互联网金融8、在大数据的异常检测中，基于密度的方法能够发现不同形状和大小的异常点。假设我们有一个二维的数据空间，以下哪种基于密度的异常检测算法比较常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法9、在大数据治理中，数据标准的制定至关重要。假设一个跨国企业在不同地区有多个分支机构，数据格式和定义存在差异。以下关于数据标准制定的描述，正确的是：（）A.为每个地区制定独立的数据标准，以适应本地需求B.建立统一的数据标准，强制所有分支机构遵循C.参考行业最佳实践，结合企业自身特点制定灵活的数据标准D.数据标准无需严格执行，可根据实际情况灵活调整10、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11、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12、在构建大数据处理系统时，需要考虑数据的采集、存储、处理和分析等多个环节。假设一个企业需要从多个来源（如网站、移动应用、传感器等）收集数据，并将其整合到一个统一的数据仓库中。以下哪种工具或技术通常用于数据的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）13、大数据安全和隐私保护是至关重要的问题。以下关于大数据安全和隐私保护措施的叙述，错误的是（）A.数据加密可以保障数据在传输和存储过程中的安全性B.访问控制可以限制用户对数据的访问权限C.匿名化处理能够完全消除数据中的个人隐私信息D.数据备份与恢复与大数据安全和隐私保护无关14、在大数据的特征工程中，除了手动选择和提取特征，还可以使用自动特征工程的方法。假设我们有一个复杂的数据集，以下哪种自动特征工程的技术可能适用？（）A.自动编码器B.遗传算法C.随机森林D.以上技术都可能用于自动特征工程15、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.数据压缩二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释大数据如何识别高价值客户。2、（本题5分）简述大数据在金融监管中的作用。3、（本题5分）在大数据中，如何进行数据的语义理解？4、（本题5分）解释数据一致性检查在大数据中的方法。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Flink的异步I/O功能，在实时数据处理任务中与外部数据库进行高效交互，获取补充数据。2、（本题5分）利用Hadoop框架，编写MapReduce程序对一个包含用户音乐播放偏好数据的大规模数据集进行分析，找出最受欢迎的音乐类型和歌手。3、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户浏览商品分类数据集进行商品分类热度分析，找出最热门的商品分类。4、（本题5分）使用Python的机器学习库，对一个包含房价数据的数据集进行房价预测，考虑房屋面积、地理位置等因素的影响。5、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户评论数据集进行关键词提取，找出最能代表用户意见的关键词。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）综合研究大数据在按摩行业的应用，如按摩技师水平评估、客户需求匹配