郑州幼儿师范高等专科学校《大数据与云计算实验》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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郑州幼儿师范高等专科学校《大数据与云计算实验》2024-2025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30个小题，每小题1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、在大数据隐私保护中，同态加密是一种有潜力的技术。以下关于同态加密的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 同态加密允许在密文上进行特定的计算操作
B. 同态加密能够在不解密的情况下获得计算结果
C. 同态加密的计算效率通常很高
D. 同态加密可以用于保护数据在计算过程中的隐私

2、假设要对大量的视频数据进行分析，例如行为识别，以下哪种技术或框架可能会被使用？（ ）
A. 计算机视觉技术 B. 深度学习框架 C. 视频处理库 D. 以上都是

3、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

4、在大数据可视化中，为了展示数据的层次结构，以下哪种图表类型较为合适？（ ）
A. 树形图 B. 旭日图 C. 矩形树图 D. 以上都是

5、大数据在人力资源管理中的应用可以提高管理效率，以下关于大数据在人力资源中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过分析员工数据进行人才选拔和招聘
B. 有助于制定个性化的员工培训和发展计划
C. 大数据在人力资源管理中的应用会导致员工个人隐私泄露的风险增加
D. 能够优化员工的工作安排和团队组合

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、在大数据的并行计算中，数据分区是一个关键步骤。假设我们有一个大规模的数据集需要在多个节点上并行处理，以下哪种数据分区策略最能保证负载均衡？（ ）
A. 随机分区
B. 哈希分区
C. 范围分区
D. 以上策略在不同情况下都可能实现负载均衡，取决于数据分布

8、在大数据分析中，关联规则挖掘常用于发现数据中的相关性。以下关于关联规则挖掘的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 关联规则挖掘可以帮助商家发现哪些商品经常被一起购买
B. 关联规则的支持度和置信度是衡量其重要性的两个关键指标
C. 关联规则挖掘的结果总是准确无误的，无需进一步验证
D. 可以通过调整支持度和置信度的阈值来获得更有意义的关联规则

9、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

10、在大数据存储中，当需要支持复杂的事务处理时，以下哪种数据库更适合？（ ）
A. 关系型数据库 B. NoSQL 数据库 C. 图数据库 D. 文档数据库

11、在大数据处理框架中，Flink 是一个新兴的流处理框架。以下关于 Flink 的描述，错误的是（ ）
A. Flink 支持高吞吐、低延迟的流处理
B. Flink 可以同时处理批处理和流处理任务
C. Flink 的容错机制能够保证在故障情况下数据不丢失
D. Flink 只能运行在 Hadoop 集群上，无法独立部署

12、当分析大数据中的时空数据，例如车辆的移动轨迹，以下哪种技术或工具能够提供有效的支持？（ ）
A. 地理信息系统 B. 数据挖掘工具 C. 机器学习框架 D. 数据仓库

13、在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。以下关于数据倾斜的描述，错误的是（ ）
A. 数据倾斜会导致某些任务的处理时间过长
B. 通常是由于数据分布不均匀引起的
C. 可以通过增加节点数量来解决数据倾斜问题
D. 对数据进行预处理和优化算法可以缓解数据倾斜

14、在大数据分析中，建立数据仓库是常见的做法。以下关于数据仓库的描述，不准确的是（ ）
A. 数据仓库存储的是经过整合和清洗的数据
B. 数据仓库主要用于支持决策分析，而不是事务处理
C. 数据仓库中的数据是实时更新的，反映最新的业务状态
D. 数据仓库的设计需要考虑数据的分层和主题域的划分

15、在大数据存储中，索引的使用可以提高数据查询效率。假设一个大规模的数据集，经常需要根据某个字段进行查询。以下哪种索引类型可能最适合？（ ）
A. B 树索引，适用于范围查询
B. 哈希索引，快速定位特定值
C. 位图索引，适用于布尔型字段
D. 以上索引类型效果相同，取决于具体数据分布

16、数据清洗是大数据处理中的重要环节，其目的是去除噪声和纠正数据中的错误。以下关于数据清洗的描述，不准确的是（ ）
A. 重复数据删除可以去除数据集中的重复记录
B. 缺失值处理通常采用删除含有缺失值的记录或者填充缺失值的方法
C. 异常值检测可以通过统计方法或者机器学习算法来实现
D. 数据清洗只需要在数据采集阶段进行一次，后续无需再次处理

17、在构建大数据处理架构时，需要考虑计算资源的分配和管理。以下哪种技术可以实现资源的动态分配和优化？（ ）
A. 虚拟化技术
B. 容器技术
C. 云计算平台
D. 以上都是

18、大数据中的文本分析技术可以帮助从大量文本数据中提取有价值的信息。以下关于文本分析流程的描述，哪一个是不准确的？（ ）
A. 首先进行文本数据的收集和预处理，包括分词、去除停用词等操作
B. 接着运用特征提取技术，将文本转换为可计算的向量形式
C. 然后选择合适的文本分类或聚类算法进行分析
D. 文本分析的结果无需进行评估和验证，直接应用于实际业务

19、在处理大规模数据时，以下哪种数据存储方式更适合频繁的随机读写操作，并且能够提供较高的数据一致性和可用性？（ ）
A. 关系型数据库
B. NoSQL 数据库
C. 分布式文件系统
D. 数据仓库

20、在大数据存储系统中，为了实现数据的高可用性和容错性，通常采用哪种数据复制策略？（ ）
A. 主从复制 B. 对等复制 C. 链式复制 D. 混合复制

21、大数据存储架构有很多种，以下关于大数据存储架构的描述中，错误的是（ ）。
A.分布式存储架构可以提高数据的存储容量和可靠性
B.云存储架构可以提供灵活的存储服务和高可用性
C.集中式存储架构适用于大规模数据的存储和管理
D.大数据存储架构只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能和成本

22、在大数据环境中，数据备份和恢复是确保数据安全性和可用性的重要措施。以下哪种备份策略在恢复数据时速度最快？（ ）
A. 全量备份
B. 增量备份
C. 差异备份
D. 以上恢复速度相同

23、在大数据应用中，数据可视化工具可以帮助用户更好地理解数据。假设有一个关于销售业绩的大数据集，需要展示不同地区、不同产品的销售趋势。以下哪种数据可视化工具可能最适合？（ ）
A. Tableau
B. Excel
C. PowerBI
D. All of the above （以上皆是）

24、在大数据隐私保护中，差分隐私是一种常用的技术。以下关于差分隐私的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 差分隐私通过添加噪声来保护数据隐私
B. 差分隐私能够保证在数据查询结果中不泄露个体的敏感信息
C. 差分隐私的保护程度与添加的噪声量成正比
D. 差分隐私适用于各种类型的数据和查询操作

25、对于大规模的图像数据，在进行大数据处理时，以下哪种技术可以用于提取图像的特征？（ ）
A. 卷积神经网络
B. 决策树
C. 关联规则挖掘
D. 聚类分析

26、在交通领域，大数据的应用日益广泛。以下关于大数据在交通领域应用的描述，不正确的是（ ）
A. 可以通过分析交通流量数据优化信号灯控制，缓解交通拥堵
B. 能够实时监测车辆的运行状态，提高交通安全水平
C. 可以用于规划城市的交通基础设施，如道路和停车场的建设
D. 大数据在交通领域的应用主要集中在城市交通，对长途运输的作用有限

27、大数据中的情感分析用于判断文本中的情感倾向。以下关于情感分析的应用场景和方法，哪项描述不准确？（ ）
A. 情感分析可应用于社交媒体监测、客户反馈分析和产品评价等领域
B. 基于词典的方法通过查找预定义的情感词来判断情感倾向
C. 机器学习方法，如朴素贝叶斯和支持向量机，也可用于情感分析
D. 情感分析只能处理简单的正面、负面和中性情感，无法识别更复杂的情感

28、在大数据处理中，数据压缩可以节省存储空间和提高传输效率。假设一个数据集包含大量重复的数据。以下哪种数据压缩算法可能效果最好？（ ）
A. 哈夫曼编码，根据字符出现频率进行编码
B. LZ77 算法，利用数据的重复模式进行压缩
C. 行程编码，对连续重复的数据进行压缩
D. 以上算法效果相同，取决于具体数据特征

29、假设要对一个大型数据集进行异常检测，并且数据具有多种特征，以下哪种方法可能更适用？（ ）
A. 基于距离的异常检测
B. 基于密度的异常检测
C. 基于聚类的异常检测
D. 以上都是

30、在大数据的存储和处理中，数据的一致性模型起着重要的作用。假设一个在线订票系统，需要保证多个用户同时订票时数据的一致性。以下哪种一致性模型最适合这种高并发的场景？（ ）
A. 强一致性
B. 弱一致性
C. 最终一致性
D. 以上模型都不适合

二、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）使用 Python 语言和 MongoDB 数据库，实现一个程序来存储和管理大量的社交媒体用户信息，包括用户 ID、用户名、关注者数量等，并能够根据关注者数量对用户进行排序和查询。

2、（本题5分）有一个包含医院患者诊断数据的文件，使用 Python 中的数据处理库，挖掘疾病之间的潜在关联。

3、（本题5分）基于 HBase ，设计并实现一个存储和查询海量电商交易流水数据的系统，支持复杂的交易查询和统计分析。

4、（本题5分）利用 Spark 框架，读取一个包含车辆行驶数据的文件，分析不同车型在不同道路条件下的油耗情况。

5、（本题5分）有一个包含物流仓储数据的文件，使用 SQL 语句和相关数据库操作，找出仓储空间利用率最高的仓库和对应的利用率。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）简述大数据在药品研发中的作用。

2、（本题5分）解释大数据如何支持农业灾害预警。

3、（本题5分）说明大数据在影视制作中的应用。

4、（本题5分）大数据如何促进公益慈善活动的精准开展？

5、（本题5分）解释大数据如何保障物联网的数据安全。

四、综合分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）综合研究大数据在美发行业的应用，如发型流行趋势预测、客户满意度调查，以及美发用品的销售策略。

2、（本题10分）探讨大数据在游泳馆中的应用，如泳池水质监测、泳客流量预测，以及游泳课程的优化设置。

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