西安醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線(xiàn)第1頁(yè)，共3頁(yè)西安醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校

《大數(shù)據(jù)應(yīng)用綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)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(cāng)庫(kù)架構(gòu)更合適？（）A.離線(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(gè)數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)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(yǔ)義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突3、假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要對(duì)海量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)或工具最有可能被用于此任務(wù)？（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)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(shè)有一個(gè)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(huì)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(jiàn)的算法。假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)需要頻繁訪(fǎng)問(wèn)大量的數(shù)據(jù)，使用LRU緩存策略。以下關(guān)于LRU緩存的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動(dòng)淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對(duì)于訪(fǎng)問(wèn)模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，但可能會(huì)導(dǎo)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(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。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(cè)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(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠滿(mǎn)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(jià)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(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶(hù)的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類(lèi)分析，將客戶(hù)分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用10、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯(cuò)性的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.容錯(cuò)性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯(cuò)性，無(wú)需軟件層面的支持11、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密存儲(chǔ)，就無(wú)需擔(dān)心隱私問(wèn)題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風(fēng)險(xiǎn)D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)，只能依靠用戶(hù)自身注意12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)經(jīng)常被用于索引？（）A.B+樹(shù)B.紅黑樹(shù)C.AVL樹(shù)D.跳表13、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測(cè)模型需要不斷評(píng)估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個(gè)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型，以下哪種方法最適合評(píng)估模型的性能？（）A.比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異，計(jì)算均方誤差等指標(biāo)B.觀察模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時(shí)間，訓(xùn)練時(shí)間短的模型性能更優(yōu)D.由專(zhuān)家主觀判斷模型的準(zhǔn)確性14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過(guò)程中無(wú)需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量15、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)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(yù)處理二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)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(yīng)用場(chǎng)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(yīng)用。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)程序，對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并阻止?jié)撛诘木W(wǎng)絡(luò)攻擊。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含社交媒體用戶(hù)點(diǎn)贊數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出點(diǎn)贊數(shù)量最多的10個(gè)用戶(hù)，并計(jì)算他們的平均點(diǎn)贊數(shù)量。3、（本題5分）運(yùn)用Spark的MLlib，對(duì)一個(gè)包含用戶(hù)信用評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)建模，預(yù)測(cè)用戶(hù)的信用違約概率。4、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含旅游景點(diǎn)游客數(shù)量數(shù)據(jù)的文件，分析不同景點(diǎn)在不同節(jié)假日的游客流量變化。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)不同類(lèi)型設(shè)備的在線(xiàn)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(gè)小題，共30分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)在旅游景區(qū)