中国计量大学《大数据及其数据存储》2023-2024学年第二学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页中国计量大学《大数据及其数据存储》

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、在进行大数据分析时，经常需要对数据进行特征工程。以下关于特征工程的描述，错误的是？（）A.特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征B.特征工程可以提高数据分析模型的准确性C.特征工程只适用于有监督学习算法D.特征选择和特征构建是特征工程的重要步骤2、在处理大数据时，分布式计算框架的容错性非常重要。以下关于分布式计算框架容错性的描述，哪一项是错误的？（）A.容错性可以确保在节点故障时任务仍然能够正常完成B.数据备份和恢复机制是实现容错性的重要手段C.分布式计算框架的容错性会增加系统的复杂性和成本D.只要有足够的硬件冗余，就可以实现完美的容错性，无需软件层面的支持3、在进行大数据分析时，常常需要对数据进行特征工程。假设一个图像识别的大数据项目，需要从大量的图像数据中提取有意义的特征。以下哪种特征提取方法最适合图像数据？（）A.基于颜色和形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.使用深度学习自动提取特征D.基于人工标注的特征提取4、在大数据分析项目中，项目管理和团队协作至关重要。以下关于大数据项目管理的特点，哪一项是不准确的？（）A.大数据项目通常具有较高的技术复杂性和不确定性，需要灵活的项目管理方法B.团队成员需要具备跨领域的知识和技能，包括数据分析、技术开发和业务理解C.项目的需求变更频繁，需要建立有效的变更管理机制D.大数据项目的周期较短，通常能够在短时间内完成并交付成果5、在大数据分析中，为了处理不平衡数据集，以下哪种方法经常被采用？（）A.过采样B.欠采样C.合成少数类过采样技术D.以上都是6、在大数据处理流程中，数据采集是第一步。以下关于数据采集方法的叙述，不正确的是（）A.系统日志采集是通过对信息系统产生的日志进行收集和分析B.网络爬虫可以从互联网上抓取大量的数据C.传感器数据采集主要用于获取物理世界中的实时数据D.手工录入是最常用且高效的数据采集方式，适用于大规模数据采集7、在大数据分析中，假设要对一个高维数据集进行可视化，以下哪种技术可以帮助降低维度并展示数据的分布？（）A.多维缩放B.自组织映射C.独立成分分析D.以上都是8、在大数据环境中，数据集成涉及多个数据源的整合。以下关于数据集成过程中可能遇到的问题，哪一项描述不准确？（）A.数据源的数据格式不一致B.不同数据源的数据语义存在差异C.数据集成会导致数据量大幅减少D.数据的重复和冲突9、大数据在能源管理方面有诸多应用。以下关于大数据在能源管理中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析能源消耗数据优化能源分配和调度B.有助于预测能源需求，提高能源供应的稳定性C.大数据在能源管理中的应用主要集中在传统能源领域，对新能源的作用有限D.能够监测能源设备的运行状态，提前发现故障隐患10、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11、在处理大规模文本数据时，以下哪种技术常用于提取关键信息和主题？（）A.自然语言处理B.图像识别C.音频处理D.虚拟现实12、在大数据时代，数据隐私保护面临诸多挑战。假设一个公司需要对员工的个人数据进行分析，同时又要保护员工的隐私。以下哪种技术可以在不泄露原始数据的情况下进行数据分析？（）A.同态加密B.哈希函数C.数字签名D.数据脱敏13、在进行大数据分析项目时，需要对数据进行预处理。如果数据集中存在异常值，以下哪种处理方法可能不太恰当？（）A.识别并删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值进行处理D.忽略异常值，不进行任何处理14、随着大数据技术的不断发展，数据隐私保护成为了重要的议题。以下关于大数据环境下数据隐私保护的描述，正确的是：（）A.采用数据匿名化技术可以完全避免隐私泄露B.只要数据进行了加密存储，就无需担心隐私问题C.数据脱敏处理能够在一定程度上保护数据隐私，但不能完全杜绝风险D.大数据环境下，数据隐私保护无法实现，只能依靠用户自身注意15、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16、在进行大数据分析时，经常需要对数据进行采样。以下关于数据采样的描述，正确的是？（）A.随机采样可以保证样本的代表性B.分层采样适用于数据分布均匀的情况C.采样会导致数据信息的丢失，应尽量避免D.系统采样比随机采样更准确17、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18、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19、在处理实时大数据流时，Kafka是一个常用的消息队列系统。以下关于Kafka的描述，错误的是？（）A.Kafka可以保证消息的顺序传递B.Kafka具有高吞吐量和低延迟的特点C.Kafka中的消息一旦被消费就会立即删除D.Kafka支持分区和副本机制20、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21、当处理大数据中的文本数据时，自然语言处理技术经常被应用。假设要从大量的新闻文章中提取关键信息和主题。以下哪种自然语言处理技术最适合这个任务？（）A.词法分析B.句法分析C.语义理解D.文本分类22、在大数据项目中，数据安全策略的制定需要考虑多方面因素。如果要确保数据在传输过程中的安全性，以下哪种技术可以使用？（）A.数据加密B.访问控制C.数据备份D.数据压缩23、在大数据分析项目中，数据可视化可以帮助用户更好地理解数据。如果要展示数据随时间的变化趋势，以下哪种可视化方式最直观？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.箱线图24、在大数据安全领域，身份认证和访问控制是重要的防护措施。以下关于身份认证和访问控制的描述，哪一项是错误的？（）A.身份认证用于验证用户的身份，常见的方法包括密码、指纹识别等B.访问控制决定用户对数据和资源的访问权限，基于角色的访问控制是一种常见的方式C.一旦用户通过身份认证，就应该赋予其对所有数据的无限制访问权限D.多因素身份认证可以提高身份验证的安全性和可靠性25、大数据的应用不仅局限于企业，也在科研领域发挥着重要作用。假设一个天文学研究项目，需要分析大量的天体观测数据。以下哪种大数据技术最能帮助天文学家发现新的天体现象和规律？（）A.分布式存储和计算B.数据可视化C.机器学习算法D.以上技术结合使用26、对于一个需要处理大量实时交易数据的电商大数据系统，以下哪种技术能够确保数据的一致性和事务的完整性？（）A.分布式事务B.两阶段提交C.最终一致性D.以上都不是27、在大数据分析中，异常检测是一项重要的任务。假设有一个生产线上的传感器数据，需要检测出异常的设备运行状态。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于聚类的方法C.基于深度学习的方法D.Alloftheabove（以上皆是）28、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29、在大数据的存储中，为了提高数据的可靠性和可用性，常常采用冗余存储的方式。假设一个关键的大数据集需要确保在硬件故障时数据不丢失。以下哪种冗余存储策略最适合这种需求？（）A.镜像存储B.奇偶校验存储C.纠错编码存储D.以上策略结合使用30、大数据中的图计算在社交网络分析、物流路径规划等领域有广泛应用。以下关于图计算模型和算法的描述，哪一个是不准确的？（）A.常见的图计算模型包括有向图、无向图和加权图等B.广度优先搜索和深度优先搜索是图遍历的基本算法C.最短路径算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解图中的最优路径问题D.图计算算法的效率与图的规模无关，只取决于算法的复杂度二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Java编写一个程序，处理一个包含超市销售数据的大型数据集。找出销售额最高的5个品类，并计算它们的总销售额。2、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，对存储在Hadoop中的电商用户购物车数据进行多维分析，例如按商品类别和用户年龄分析购物车中的商品偏好。3、（本题5分）使用Python语言和Kafka消息队列，构建一个实时数据处理系统，接收来自智能家电的运行数据，如电量消耗、工作模式等，并进行实时数据分析和节能建议。4、（本题5分）运用Java语言和Flink流处理框架，开发一个程序来处理实时的金融交易数据。计算每笔交易的风险评估值，并实时更新风险预警系统。5、（本题5分）给定一个包含用户运动数据的数据集（如步数、运动时间等），使用数据挖掘算法分析用户的运动习惯和健康状况