站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁云南醫藥健康職業學院《大數據分析與應用Ⅱ》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1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、流處理技術在實時大數據分析中得到廣泛應用。以下關于流處理和批處理的比較，哪一項是不正確的？（）A.流處理適用于實時性要求高的場景，能快速處理不斷流入的數據B.批處理則更適合處理大規模的歷史數據，對處理時間的要求相對較低C.流處理系統通常具有較低的延遲，而批處理系統的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個大數據處理框架中同時使用，必須二選一2、大數據在氣象領域有重要的應用。以下關于大數據在氣象中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析大量的氣象數據提高天氣預報的準確性B.有助于研究氣候變化的趨勢和影響C.大數據在氣象領域的應用已經非常成熟，沒有進一步發展的空間D.能夠為災害性天氣的預警和應對提供支持3、當對大數據進行數據標準化時，為了將數據映射到特定的區間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上都是4、在進行大數據分析時，需要選擇合適的數據分析工具。如果數據量非常大，且需要進行復雜的機器學習算法訓練，以下哪種工具較為合適？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS5、在大數據的情感分析中，除了文本內容，還可以考慮哪些因素來提高分析的準確性？（）A.作者的社交關系B.文本發布的時間C.文本的長度D.以上因素都可能對提高情感分析的準確性有幫助6、在處理大規模的大數據集時，常常需要對數據進行清洗和預處理。假設一個包含了用戶購物行為的數據集，其中存在大量缺失值、重復數據和異常值。以下哪種數據清洗方法最適合處理這種情況，同時能夠最大程度地保留有用信息并提高數據質量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復數據和異常值的記錄B.通過統計方法填充缺失值，去除重復數據，并使用聚類算法識別和處理異常值C.對缺失值進行隨機填充，保留重復數據，忽略異常值D.不進行任何處理，直接使用原始數據進行分析7、在處理大數據時，數據壓縮技術可以節省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數據壓縮算法常用于大數據處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是8、當處理大數據中的關系型數據時，需要選擇合適的數據庫管理系統。假設一個大型企業的人力資源系統，存儲了員工的各種信息和關系。以下哪種數據庫最適合處理這種復雜的關系型數據？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer9、在大數據時代，數據可視化的創新不斷涌現。以下關于新興的數據可視化形式，哪一項是不正確的？（）A.虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術可以提供沉浸式的數據可視化體驗B.動態可視化能夠實時反映數據的變化，增強用戶對數據的理解C.故事性可視化通過講述一個數據相關的故事來傳達信息，更具吸引力D.新興的數據可視化形式只是為了追求視覺效果，對數據分析的幫助不大10、在大數據的背景下，數據血緣關系的追蹤變得重要。假設一個數據分析項目涉及多個數據轉換和處理步驟，需要清楚地了解數據的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數據的血緣關系？（）A.使用數據治理工具B.手動記錄數據的轉換過程C.基于元數據的追蹤D.以上方法結合使用11、在進行大數據項目時，需要進行數據治理。以下關于數據治理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據治理包括制定數據策略、數據標準和數據管理流程B.數據治理可以確保數據的質量、一致性和可用性C.數據治理是一次性的工作，完成后無需再關注D.數據治理需要跨部門的協作和溝通12、假設要對一個包含數十億條記錄的數據集進行快速排序，以下哪種算法在大數據環境下可能表現更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序13、大數據應用廣泛，涵蓋了眾多領域。假設一個城市想要利用大數據改善交通擁堵狀況。以下哪種大數據應用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數據，預測未來的擁堵情況B.實時監控車輛位置，動態調整交通信號燈C.收集市民的出行偏好，優化公交線路規劃D.以上方法綜合運用，實現全面的交通優化14、大數據技術在市場營銷領域有廣泛的應用。假設一個公司想要通過大數據精準定位目標客戶。以下哪種數據來源對實現這一目標最為關鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費金額B.客戶的社交媒體活動和興趣愛好C.客戶的人口統計信息，如年齡、性別、地域D.以上數據15、在大數據處理中，數據緩存技術可以提高數據訪問效率。以下關于數據緩存策略的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數據保留在緩存中B.基于數據大小的緩存策略優先緩存較大的數據C.基于時間的緩存策略會定期清除過期的數據D.自適應緩存策略能夠根據系統的運行情況動態調整緩存內容16、在大數據的圖數據庫中，Neo4j是一種常用的選擇。假設我們需要構建一個社交網絡的圖模型，以下關于Neo4j的特點，哪一項是正確的？（）A.不支持大規模的圖數據存儲B.對復雜的圖查詢性能較低C.具有良好的擴展性和高性能D.不適合處理實時的圖更新操作17、在進行大數據可視化時，需要根據數據特點和分析目的選擇合適的圖表類型。如果要展示不同類別數據之間的比例關系，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點圖18、在大數據處理中，數據壓縮可以節省存儲空間和傳輸帶寬。假設有一個大規模的數值型數據集，以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ7719、在大數據項目中，性能優化是一個持續的過程。假設一個大數據處理任務的執行時間過長，以下哪種方法可能有助于提高性能？（）A.增加計算資源B.優化算法和代碼C.調整數據存儲結構D.Alloftheabove（以上皆是）20、大數據在物流領域有廣泛的應用，以下關于大數據在物流領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數據可以用于物流路徑規劃和優化，提高物流效率和降低成本B.大數據可以用于物流需求預測和庫存管理，提高供應鏈的協同性和穩定性C.大數據可以用于物流企業的風險管理和決策支持，提高企業的競爭力D.大數據在物流領域的應用只局限于傳統物流企業，不能應用于新興的物流科技企業21、大數據技術在醫療領域有廣泛的應用前景。假設一家醫院想要利用大數據提升醫療服務質量。以下哪種應用方式最有潛力？（）A.分析患者的病歷數據，預測疾病的發生和發展B.利用大數據優化醫院的物資管理和庫存控制C.根據醫生的工作習慣和患者流量，合理安排醫療資源D.以上應用方式都具有重要價值，應綜合實施22、在處理大規模數據的聚類問題時，以下哪種聚類算法對噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感23、在大數據處理中，為了處理數據的不一致性和錯誤，以下哪種方法經常被采用？（）A.數據驗證B.數據修復C.數據清洗D.以上都是24、在大數據存儲和處理中，分布式系統的一致性模型起著重要作用。以下關于一致性模型的描述，哪一項是錯誤的？（）A.強一致性要求所有節點在任何時刻看到的數據都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時間內數據在不同節點上存在差異，但最終會達到一致C.最終一致性是指經過一段時間的同步后，數據能夠達到一致狀態D.一致性模型對系統性能沒有影響，因此在設計系統時可以隨意選擇25、大數據中的數據預處理技術包括數據清洗、集成、轉換和規約等。對于數據規約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）A.數據規約的目的是減少數據量，提高數據處理效率，同時保持數據的完整性和準確性B.數據規約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實現C.數據規約會導致數據信息的丟失，因此應盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數據規約方法，可以通過隨機抽樣或分層抽樣來減少數據量26、大數據分析中的機器學習算法能夠幫助發現數據中的隱藏模式和規律。以下關于機器學習在大數據中的應用，哪項描述不準確？（）A.可以使用監督學習算法進行分類和預測，如預測客戶流失、商品銷量等B.無監督學習算法可用于數據聚類、異常檢測等任務C.強化學習在大數據分析中的應用較少，因為其對數據量和計算資源要求過高D.深度學習算法，如卷積神經網絡，在圖像、語音等大數據處理中表現出色27、在大數據處理中，常常需要進行數據融合。假設有多個來源的數據，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術可以用于實現數據融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數據清洗C.數據標準化D.Alloftheabove（以上皆是）28、在大數據環境下，數據可視化對于理解和分析數據至關重要。假設要展示一個城市在一年中不同區域的交通流量變化情況，數據量龐大且復雜。以下哪種數據可視化方式最能清晰地呈現這種時空數據的模式和趨勢？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖29、在大數據的應用中，醫療健康領域是一個重要的方向。假設要通過分析患者的電子病歷數據來發現疾病的潛在模式和趨勢。以下哪種數據分析方法最適合這個任務？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析30、大數據存儲系統通常需要具備可擴展性、高性能和高可靠性等特點。以下哪種存儲技術在處理大規模數據時具有較好的可擴展性？（）A.關系型數據庫，如MySQLB.分布式文件系統，如HDFSC.傳統的集中式存儲架構D.本地磁盤存儲二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Java實現一個程序，處理一個包含電商平臺商品退貨數據的大型數據集。找出退貨率最高的5種商品，并計算它們的平均退貨率。2、（本題5分）利用Spark框架，對一個包含用戶購買記錄的大規模數據集進行分析，找出購買頻率最高的前10種商品，并計算每種商品的總銷售額。數據集包含用戶ID、商品ID、購買數量和購買價格等字段。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線游戲玩家充值消費數據的大型數據集進行分析。找出消費金額最高的5個玩家，并計算他們的平均消費金額。4、（本題5分）使用Python語言和Flume數據采集工具，采集移動應用的用戶地理位置數據，并將其存儲到HDFS中，然后使用MapReduce進行分析，找出用戶的活動熱點區域。5、（本題5分）用Scala實現一個程序，處理來自物聯網設備的大量數據。找出數據傳輸量最大的10個設備，并計算它們的平均數據傳輸量