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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页西安文理学院

《大数据处理技术》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共15个小题,每小题2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、当分析大数据中的关联规则,以发现不同商品之间的购买关系时,以下哪种数据挖掘算法最为适用?()A.决策树算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.回归分析算法2、在处理大规模文本数据时,自然语言处理技术经常被应用。以下关于自然语言处理的描述,正确的是?()A.自然语言处理只能处理一种语言B.情感分析是自然语言处理的一个简单应用C.自然语言处理不需要大量的数据进行训练D.自然语言处理的准确性不受数据质量影响3、在大数据环境中,数据仓库的架构设计需要考虑多方面因素。如果数据的更新频率较高,以下哪种数据仓库架构更合适?()A.离线数据仓库B.实时数据仓库C.混合数据仓库D.以上都不合适4、大数据存储技术多种多样,以下关于常见大数据存储技术的说法,错误的是()A.Hadoop的HDFS分布式文件系统具有高容错性和高扩展性B.NoSQL数据库适合存储结构化数据,并且具备强大的事务处理能力C.分布式列式数据库能够高效存储和查询大规模的结构化数据D.对象存储可以存储海量的非结构化数据,如图片、视频等5、大数据在市场营销中的应用能够带来诸多好处,以下哪一项不是其带来的好处?()A.更精准的市场细分B.更有效的客户关系管理C.降低营销成本D.消除市场竞争6、在大数据存储中,列式存储和行式存储各有优缺点。假设一个数据仓库主要用于大规模数据查询和分析。以下关于存储方式的选择,正确的是:()A.行式存储,因为读取整行数据速度快B.列式存储,能够提高特定列数据的查询效率C.混合存储,根据数据特点动态选择存储方式D.存储方式对查询性能影响不大,可以随意选择7、在大数据项目中,数据质量的评估是一个重要环节。如果数据存在大量的噪声和异常值,会对后续的分析产生什么影响?()A.可能导致分析结果的偏差B.不会有任何影响,分析算法会自动处理C.会提高分析的效率和准确性D.只会影响可视化效果,不影响分析模型8、在大数据的应用中,医疗健康领域是一个重要的方向。假设要通过分析患者的电子病历数据来发现疾病的潜在模式和趋势。以下哪种数据分析方法最适合这个任务?()A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚类分析9、在大数据存储中,为了提高数据的读取性能,常常采用缓存机制。假设一个数据存储系统中有一个热点数据区域,经常被访问。以下哪种缓存替换策略在这种情况下可能效果较好?()A.LRU(LeastRecentlyUsed)B.FIFO(FirstInFirstOut)C.LFU(LeastFrequentlyUsed)D.Random(随机)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、在大数据环境中,数据治理是一项重要的工作。以下关于数据治理的目标,哪一项是不准确的?()A.确保数据的准确性和完整性B.提高数据的安全性和隐私保护水平C.降低数据存储和处理的成本D.限制数据的访问和使用,以防止数据泄露12、在大数据环境下,数据血缘关系的追踪非常重要。以下关于数据血缘关系的描述,不正确的是()A.数据血缘关系能够清晰展示数据的来源和流向B.有助于理解数据的产生过程和变化情况C.数据血缘关系只在数据仓库中存在,其他数据存储系统中不存在D.对于数据质量的评估和问题追溯具有重要意义13、在大数据环境中,为了实现数据的隐私保护,以下哪种加密技术较为常用?()A.对称加密B.非对称加密C.同态加密D.哈希加密14、在处理大规模图像数据时,常常需要进行特征提取和分类。假设有一个包含数百万张图片的数据集,需要快速准确地识别图片中的物体。以下哪种技术或算法在图像大数据处理中应用广泛?()A.决策树B.随机森林C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯15、在大数据分析中,数据挖掘的目的是发现数据中的潜在模式和关系。以下哪个不是数据挖掘的主要任务?()A.数据分类B.数据加密C.数据聚类D.关联规则发现二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述在大数据中处理非结构化数据的技术。2、(本题5分)大数据对金融行业的风险管理有何帮助?3、(本题5分)简述大数据在金融监管中的作用。三、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Storm实时处理框架,处理实时的股票行情数据,计算股票的实时涨跌幅,并将结果实时推送至用户终端。2、(本题5分)使用Python的Spark框架,对一个包含移动支付交易数据的大型数据集进行分析。找出交易金额最大的5个地区,并计算这些地区的总交易金额。3、(本题5分)利用Kafka消息队列,构建一个实时数据采集和分发系统。数据来源为多个传感器,系统需要将采集到的数据实时分发给不同的处理模块进行分析和处理。4、(本题5分)使用Python语言和TensorFlow框架,构建一个深度学习模型,对大量的手写数字图像进行识别和分类。5、(本题5分)用Java实现一个程序,处理一个包含手机应用内存占用数据的大型数据集。找出内存占用最大的5个应用,并计算它们的平均内存占用。四、综合分

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