云南醫(yī)藥健康職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用Ⅱ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、流處理技術(shù)在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景，能快速處理不斷流入的數(shù)據(jù)B.批處理則更適合處理大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)處理時(shí)間的要求相對(duì)較低C.流處理系統(tǒng)通常具有較低的延遲，而批處理系統(tǒng)的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架中同時(shí)使用，必須二選一2、大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在氣象中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析大量的氣象數(shù)據(jù)提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性B.有助于研究氣候變化的趨勢(shì)和影響C.大數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，沒(méi)有進(jìn)一步發(fā)展的空間D.能夠?yàn)闉?zāi)害性天氣的預(yù)警和應(yīng)對(duì)提供支持3、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是4、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。如果數(shù)據(jù)量非常大，且需要進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，以下哪種工具較為合適？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS5、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來(lái)提高分析的準(zhǔn)確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長(zhǎng)度D.以上因素都可能對(duì)提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助6、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。假設(shè)一個(gè)包含了用戶(hù)購(gòu)物行為的數(shù)據(jù)集，其中存在大量缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況，同時(shí)能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，并使用聚類(lèi)算法識(shí)別和處理異常值C.對(duì)缺失值進(jìn)行隨機(jī)填充，保留重復(fù)數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進(jìn)行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析7、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是8、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng)，存儲(chǔ)了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer9、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)B.動(dòng)態(tài)可視化能夠?qū)崟r(shí)反映數(shù)據(jù)的變化，增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過(guò)講述一個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來(lái)傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺(jué)效果，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大10、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過(guò)程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用11、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作，完成后無(wú)需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門(mén)的協(xié)作和溝通12、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序13、大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，涵蓋了眾多領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)城市想要利用大數(shù)據(jù)改善交通擁堵?tīng)顩r。以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的擁堵情況B.實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)輛位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)燈C.收集市民的出行偏好，優(yōu)化公交線(xiàn)路規(guī)劃D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的交通優(yōu)化14、大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司想要通過(guò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶(hù)。以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)最為關(guān)鍵？（）A.客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史和消費(fèi)金額B.客戶(hù)的社交媒體活動(dòng)和興趣愛(ài)好C.客戶(hù)的人口統(tǒng)計(jì)信息，如年齡、性別、地域D.以上數(shù)據(jù)15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)緩存技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)緩存策略的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于訪(fǎng)問(wèn)頻率的緩存策略將頻繁訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略?xún)?yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時(shí)間的緩存策略會(huì)定期清除過(guò)期的數(shù)據(jù)D.自適應(yīng)緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容16、在大數(shù)據(jù)的圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，Neo4j是一種常用的選擇。假設(shè)我們需要構(gòu)建一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的圖模型，以下關(guān)于Neo4j的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.不支持大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.對(duì)復(fù)雜的圖查詢(xún)性能較低C.具有良好的擴(kuò)展性和高性能D.不適合處理實(shí)時(shí)的圖更新操作17、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的圖表類(lèi)型。如果要展示不同類(lèi)別數(shù)據(jù)之間的比例關(guān)系，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線(xiàn)圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ7719、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，以下哪種方法可能有助于提高性能？（）A.增加計(jì)算資源B.優(yōu)化算法和代碼C.調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)D.Alloftheabove（以上皆是）20、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測(cè)和庫(kù)存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)21、大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)一家醫(yī)院想要利用大數(shù)據(jù)提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下哪種應(yīng)用方式最有潛力？（）A.分析患者的病歷數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生和發(fā)展B.利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化醫(yī)院的物資管理和庫(kù)存控制C.根據(jù)醫(yī)生的工作習(xí)慣和患者流量，合理安排醫(yī)療資源D.以上應(yīng)用方式都具有重要價(jià)值，應(yīng)綜合實(shí)施22、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類(lèi)問(wèn)題時(shí)，以下哪種聚類(lèi)算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類(lèi)B.DBSCAN聚類(lèi)C.層次聚類(lèi)D.以上都敏感23、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯(cuò)誤，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是24、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.強(qiáng)一致性要求所有節(jié)點(diǎn)在任何時(shí)刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上存在差異，但最終會(huì)達(dá)到一致C.最終一致性是指經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致?tīng)顟B(tài)D.一致性模型對(duì)系統(tǒng)性能沒(méi)有影響，因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)可以隨意選擇25、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對(duì)于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過(guò)特征選擇、主成分分析等方法實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過(guò)隨機(jī)抽樣或分層抽樣來(lái)減少數(shù)據(jù)量26、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)客戶(hù)流失、商品銷(xiāo)量等B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類(lèi)、異常檢測(cè)等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過(guò)高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語(yǔ)音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色27、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱(chēng)不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）28、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可視化對(duì)于理解和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。假設(shè)要展示一個(gè)城市在一年中不同區(qū)域的交通流量變化情況，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這種時(shí)空數(shù)據(jù)的模式和趨勢(shì)？（）A.折線(xiàn)圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖29、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過(guò)分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類(lèi)分析30、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)通常需要具備可擴(kuò)展性、高性能和高可靠性等特點(diǎn)。以下哪種存儲(chǔ)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲(chǔ)架構(gòu)D.本地磁盤(pán)存儲(chǔ)二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含電商平臺(tái)商品退貨數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出退貨率最高的5種商品，并計(jì)算它們的平均退貨率。2、（本題5分）利用Spark框架，對(duì)一個(gè)包含用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)記錄的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出購(gòu)買(mǎi)頻率最高的前10種商品，并計(jì)算每種商品的總銷(xiāo)售額。數(shù)據(jù)集包含用戶(hù)ID、商品ID、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量和購(gòu)買(mǎi)價(jià)格等字段。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含在線(xiàn)游戲玩家充值消費(fèi)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出消費(fèi)金額最高的5個(gè)玩家，并計(jì)算他們的平均消費(fèi)金額。4、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Flume數(shù)據(jù)采集工具，采集移動(dòng)應(yīng)用的用戶(hù)地理位置數(shù)據(jù)，并將其存儲(chǔ)到HDFS中，然后使用MapReduce進(jìn)行分析，找出用戶(hù)的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域。5、（本題5分）用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量數(shù)據(jù)。找出數(shù)據(jù)傳輸量最大的10個(gè)設(shè)備，并計(jì)算它們的平均數(shù)據(jù)傳輸量