西安醫(yī)學高等?？茖W校《大數(shù)據(jù)應用綜合實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)應用綜合實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉庫的架構設計需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉庫B.實時數(shù)據(jù)倉庫C.混合數(shù)據(jù)倉庫D.以上都不合適2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個數(shù)據(jù)源的整合。以下關于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題，哪一項描述不準確？（）A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會導致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復和沖突3、假設一個大數(shù)據(jù)項目需要對海量的文本數(shù)據(jù)進行情感分析，以下哪種技術或工具最有可能被用于此任務？（）A.機器學習算法B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.數(shù)據(jù)清洗軟件D.傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法4、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要處理缺失值。假設有一個數(shù)據(jù)集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪種處理缺失值的方法可能會引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄5、在大數(shù)據(jù)的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見的算法。假設一個系統(tǒng)需要頻繁訪問大量的數(shù)據(jù)，使用LRU緩存策略。以下關于LRU緩存的特點，哪一項是不正確的？（）A.能夠自動淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對于訪問模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實現(xiàn)相對簡單，但可能會導致某些重要數(shù)據(jù)被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間6、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要任務。如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布，以下哪種方法常用于檢測異常值？（）A.基于距離的方法B.基于密度的方法C.3σ原則D.以上都不是7、對于一個需要處理大規(guī)模實時流數(shù)據(jù)的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術能夠滿足高并發(fā)和低延遲的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是8、大數(shù)據(jù)的價值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識。假設一家金融機構擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預測客戶的信用風險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，總結數(shù)據(jù)的基本特征B.關聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風險類別D.回歸分析，建立信用風險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學模型9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質量評估指標體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉換是提高數(shù)據(jù)質量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質量管理中仍然發(fā)揮著重要作用10、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架的容錯性非常重要。以下關于分布式計算框架容錯性的描述，哪一項是錯誤的？（）A.容錯性可以確保在節(jié)點故障時任務仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復機制是實現(xiàn)容錯性的重要手段C.分布式計算框架的容錯性會增加系統(tǒng)的復雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實現(xiàn)完美的容錯性，無需軟件層面的支持11、隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護成為了重要的議題。以下關于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進行了加密存儲，就無需擔心隱私問題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風險D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護無法實現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結構經(jīng)常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表13、大數(shù)據(jù)分析中的預測模型需要不斷評估和優(yōu)化。假設我們建立了一個銷售預測模型，以下哪種方法最適合評估模型的性能？（）A.比較預測值與實際值的差異，計算均方誤差等指標B.觀察模型的復雜程度，越復雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓練時間，訓練時間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準確性14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質量的管理至關重要。以下關于數(shù)據(jù)質量的影響因素和管理方法，哪項說法不準確？（）A.數(shù)據(jù)質量可能受到數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯誤、數(shù)據(jù)更新的不及時等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進行，后續(xù)處理過程中無需關注D.建立數(shù)據(jù)質量評估指標體系有助于衡量和改進數(shù)據(jù)質量15、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)傾斜問題，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)分區(qū)B.增加并行度C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)預處理二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在建筑行業(yè)的應用場景。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在殘疾人就業(yè)幫扶中的應用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何推動制造業(yè)轉型升級。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于Storm，實現(xiàn)一個實時的網(wǎng)絡攻擊檢測程序，對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)進行實時分析，及時發(fā)現(xiàn)并阻止?jié)撛诘木W(wǎng)絡攻擊。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含社交媒體用戶點贊數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出點贊數(shù)量最多的10個用戶，并計算他們的平均點贊數(shù)量。3、（本題5分）運用Spark的MLlib，對一個包含用戶信用評估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行信用風險建模，預測用戶的信用違約概率。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含旅游景點游客數(shù)量數(shù)據(jù)的文件，分析不同景點在不同節(jié)假日的游客流量變化。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對一個實時的物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)據(jù)流進行分析，統(tǒng)計不同類型設備的在線數(shù)量和數(shù)據(jù)發(fā)送頻率。四、綜合分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)在旅游景區(qū)