云南医药健康职业学院《大数据分析与应用Ⅱ》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、流处理技术在实时大数据分析中得到广泛应用。以下关于流处理和批处理的比较，哪一项是不正确的？（）A.流处理适用于实时性要求高的场景，能快速处理不断流入的数据B.批处理则更适合处理大规模的历史数据，对处理时间的要求相对较低C.流处理系统通常具有较低的延迟，而批处理系统的吞吐量较大D.流处理和批处理不能在一个大数据处理框架中同时使用，必须二选一2、大数据在气象领域有重要的应用。以下关于大数据在气象中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析大量的气象数据提高天气预报的准确性B.有助于研究气候变化的趋势和影响C.大数据在气象领域的应用已经非常成熟，没有进一步发展的空间D.能够为灾害性天气的预警和应对提供支持3、当对大数据进行数据标准化时，为了将数据映射到特定的区间，以下哪种方法通常被采用？（）A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上都是4、在进行大数据分析时，需要选择合适的数据分析工具。如果数据量非常大，且需要进行复杂的机器学习算法训练，以下哪种工具较为合适？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS5、在大数据的情感分析中，除了文本内容，还可以考虑哪些因素来提高分析的准确性？（）A.作者的社交关系B.文本发布的时间C.文本的长度D.以上因素都可能对提高情感分析的准确性有帮助6、在处理大规模的大数据集时，常常需要对数据进行清洗和预处理。假设一个包含了用户购物行为的数据集，其中存在大量缺失值、重复数据和异常值。以下哪种数据清洗方法最适合处理这种情况，同时能够最大程度地保留有用信息并提高数据质量？（）A.直接删除包含缺失值、重复数据和异常值的记录B.通过统计方法填充缺失值，去除重复数据，并使用聚类算法识别和处理异常值C.对缺失值进行随机填充，保留重复数据，忽略异常值D.不进行任何处理，直接使用原始数据进行分析7、在处理大数据时，数据压缩技术可以节省存储空间和提高传输效率。以下哪种数据压缩算法常用于大数据处理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是8、当处理大数据中的关系型数据时，需要选择合适的数据库管理系统。假设一个大型企业的人力资源系统，存储了员工的各种信息和关系。以下哪种数据库最适合处理这种复杂的关系型数据？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer9、在大数据时代，数据可视化的创新不断涌现。以下关于新兴的数据可视化形式，哪一项是不正确的？（）A.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术可以提供沉浸式的数据可视化体验B.动态可视化能够实时反映数据的变化，增强用户对数据的理解C.故事性可视化通过讲述一个数据相关的故事来传达信息，更具吸引力D.新兴的数据可视化形式只是为了追求视觉效果，对数据分析的帮助不大10、在大数据的背景下，数据血缘关系的追踪变得重要。假设一个数据分析项目涉及多个数据转换和处理步骤，需要清楚地了解数据的来源和流向。以下哪种方法最能有效地追踪数据的血缘关系？（）A.使用数据治理工具B.手动记录数据的转换过程C.基于元数据的追踪D.以上方法结合使用11、在进行大数据项目时，需要进行数据治理。以下关于数据治理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据治理包括制定数据策略、数据标准和数据管理流程B.数据治理可以确保数据的质量、一致性和可用性C.数据治理是一次性的工作，完成后无需再关注D.数据治理需要跨部门的协作和沟通12、假设要对一个包含数十亿条记录的数据集进行快速排序，以下哪种算法在大数据环境下可能表现更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.归并排序D.堆排序13、大数据应用广泛，涵盖了众多领域。假设一个城市想要利用大数据改善交通拥堵状况。以下哪种大数据应用方式最有效？（）A.分析历史交通流量数据，预测未来的拥堵情况B.实时监控车辆位置，动态调整交通信号灯C.收集市民的出行偏好，优化公交线路规划D.以上方法综合运用，实现全面的交通优化14、大数据技术在市场营销领域有广泛的应用。假设一个公司想要通过大数据精准定位目标客户。以下哪种数据来源对实现这一目标最为关键？（）A.客户的购买历史和消费金额B.客户的社交媒体活动和兴趣爱好C.客户的人口统计信息，如年龄、性别、地域D.以上数据15、在大数据处理中，数据缓存技术可以提高数据访问效率。以下关于数据缓存策略的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于访问频率的缓存策略将频繁访问的数据保留在缓存中B.基于数据大小的缓存策略优先缓存较大的数据C.基于时间的缓存策略会定期清除过期的数据D.自适应缓存策略能够根据系统的运行情况动态调整缓存内容16、在大数据的图数据库中，Neo4j是一种常用的选择。假设我们需要构建一个社交网络的图模型，以下关于Neo4j的特点，哪一项是正确的？（）A.不支持大规模的图数据存储B.对复杂的图查询性能较低C.具有良好的扩展性和高性能D.不适合处理实时的图更新操作17、在进行大数据可视化时，需要根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型。如果要展示不同类别数据之间的比例关系，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.散点图18、在大数据处理中，数据压缩可以节省存储空间和传输带宽。假设有一个大规模的数值型数据集，以下哪种压缩算法可能最适合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ7719、在大数据项目中，性能优化是一个持续的过程。假设一个大数据处理任务的执行时间过长，以下哪种方法可能有助于提高性能？（）A.增加计算资源B.优化算法和代码C.调整数据存储结构D.Alloftheabove（以上皆是）20、大数据在物流领域有广泛的应用，以下关于大数据在物流领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于物流路径规划和优化，提高物流效率和降低成本B.大数据可以用于物流需求预测和库存管理，提高供应链的协同性和稳定性C.大数据可以用于物流企业的风险管理和决策支持，提高企业的竞争力D.大数据在物流领域的应用只局限于传统物流企业，不能应用于新兴的物流科技企业21、大数据技术在医疗领域有广泛的应用前景。假设一家医院想要利用大数据提升医疗服务质量。以下哪种应用方式最有潜力？（）A.分析患者的病历数据，预测疾病的发生和发展B.利用大数据优化医院的物资管理和库存控制C.根据医生的工作习惯和患者流量，合理安排医疗资源D.以上应用方式都具有重要价值，应综合实施22、在处理大规模数据的聚类问题时，以下哪种聚类算法对噪声和异常值不太敏感？（）A.K-Means聚类B.DBSCAN聚类C.层次聚类D.以上都敏感23、在大数据处理中，为了处理数据的不一致性和错误，以下哪种方法经常被采用？（）A.数据验证B.数据修复C.数据清洗D.以上都是24、在大数据存储和处理中，分布式系统的一致性模型起着重要作用。以下关于一致性模型的描述，哪一项是错误的？（）A.强一致性要求所有节点在任何时刻看到的数据都是完全一致的B.弱一致性允许在一定时间内数据在不同节点上存在差异，但最终会达到一致C.最终一致性是指经过一段时间的同步后，数据能够达到一致状态D.一致性模型对系统性能没有影响，因此在设计系统时可以随意选择25、大数据中的数据预处理技术包括数据清洗、集成、转换和规约等。对于数据规约的目的和方法，以下描述错误的是：（）A.数据规约的目的是减少数据量，提高数据处理效率，同时保持数据的完整性和准确性B.数据规约可以通过特征选择、主成分分析等方法实现C.数据规约会导致数据信息的丢失，因此应尽量避免使用D.抽样是一种常见的数据规约方法，可以通过随机抽样或分层抽样来减少数据量26、大数据分析中的机器学习算法能够帮助发现数据中的隐藏模式和规律。以下关于机器学习在大数据中的应用，哪项描述不准确？（）A.可以使用监督学习算法进行分类和预测，如预测客户流失、商品销量等B.无监督学习算法可用于数据聚类、异常检测等任务C.强化学习在大数据分析中的应用较少，因为其对数据量和计算资源要求过高D.深度学习算法，如卷积神经网络，在图像、语音等大数据处理中表现出色27、在大数据处理中，常常需要进行数据融合。假设有多个来源的数据，包含相同或相似的信息，但格式和字段名称不同。以下哪种技术可以用于实现数据融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.数据清洗C.数据标准化D.Alloftheabove（以上皆是）28、在大数据环境下，数据可视化对于理解和分析数据至关重要。假设要展示一个城市在一年中不同区域的交通流量变化情况，数据量庞大且复杂。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这种时空数据的模式和趋势？（）A.折线图B.柱状图C.热力图D.饼图29、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30、大数据存储系统通常需要具备可扩展性、高性能和高可靠性等特点。以下哪种存储技术在处理大规模数据时具有较好的可扩展性？（）A.关系型数据库，如MySQLB.分布式文件系统，如HDFSC.传统的集中式存储架构D.本地磁盘存储二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Java实现一个程序，处理一个包含电商平台商品退货数据的大型数据集。找出退货率最高的5种商品，并计算它们的平均退货率。2、（本题5分）利用Spark框架，对一个包含用户购买记录的大规模数据集进行分析，找出购买频率最高的前10种商品，并计算每种商品的总销售额。数据集包含用户ID、商品ID、购买数量和购买价格等字段。3、（本题5分）使用Python的Spark框架，对一个包含在线游戏玩家充值消费数据的大型数据集进行分析。找出消费金额最高的5个玩家，并计算他们的平均消费金额。4、（本题5分）使用Python语言和Flume数据采集工具，采集移动应用的用户地理位置数据，并将其存储到HDFS中，然后使用MapReduce进行分析，找出用户的活动热点区域。5、（本题5分）用Scala实现一个程序，处理来自物联网设备的大量数据。找出数据传输量最大的10个设备，并计算它们的平均数据传输量