19年大數(shù)據(jù)試題及答案姓名：____________________

一、選擇題（每題2分，共20分）

1.以下哪個不是大數(shù)據(jù)技術的核心特點？

A.數(shù)據(jù)量大

B.數(shù)據(jù)多樣性

C.數(shù)據(jù)價值高

D.數(shù)據(jù)處理速度快

2.以下哪個不是大數(shù)據(jù)分析的基本步驟？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)存儲

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)加密

3.以下哪個不是大數(shù)據(jù)的四大V特點？

A.Volume（體量）

B.Velocity（速度）

C.Variety（多樣性）

D.Veracity（真實性）

4.以下哪個不是Hadoop的組件？

A.HDFS

B.YARN

C.MapReduce

D.Spark

5.以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要方法？

A.決策樹

B.聚類分析

C.關聯(lián)規(guī)則挖掘

D.概率論

6.以下哪個不是大數(shù)據(jù)在金融領域的應用？

A.風險評估

B.個性化推薦

C.交易分析

D.數(shù)據(jù)可視化

7.以下哪個不是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用？

A.疾病預測

B.個性化醫(yī)療

C.藥物研發(fā)

D.數(shù)據(jù)安全

8.以下哪個不是大數(shù)據(jù)在交通領域的應用？

A.交通安全

B.交通優(yōu)化

C.交通事故預測

D.車聯(lián)網(wǎng)

9.以下哪個不是大數(shù)據(jù)在電子商務領域的應用？

A.用戶畫像

B.個性化推薦

C.供應鏈管理

D.數(shù)據(jù)安全

10.以下哪個不是大數(shù)據(jù)在社交媒體領域的應用？

A.情感分析

B.話題分析

C.用戶畫像

D.數(shù)據(jù)安全

二、填空題（每題2分，共20分）

1.大數(shù)據(jù)技術主要包括______、______、______等。

2.Hadoop的三大核心組件是______、______、______。

3.數(shù)據(jù)挖掘的主要方法包括______、______、______等。

4.大數(shù)據(jù)在金融領域的應用主要包括______、______、______等。

5.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用主要包括______、______、______等。

6.大數(shù)據(jù)在交通領域的應用主要包括______、______、______等。

7.大數(shù)據(jù)在電子商務領域的應用主要包括______、______、______等。

8.大數(shù)據(jù)在社交媒體領域的應用主要包括______、______、______等。

三、簡答題（每題5分，共20分）

1.簡述大數(shù)據(jù)技術的核心特點。

2.簡述Hadoop的架構。

3.簡述數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟。

4.簡述大數(shù)據(jù)在金融領域的應用。

5.簡述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用。

四、論述題（每題10分，共20分）

1.論述大數(shù)據(jù)技術在現(xiàn)代社會的意義及其發(fā)展趨勢。

2.論述大數(shù)據(jù)在提升企業(yè)競爭力方面的作用。

五、應用題（每題15分，共30分）

1.假設你是一家電商平臺的運營人員，請設計一個基于大數(shù)據(jù)的用戶畫像分析方案，并簡要說明如何利用用戶畫像進行精準營銷。

2.假設你是一家醫(yī)療機構的IT人員，請設計一個基于大數(shù)據(jù)的疾病預測系統(tǒng)，并簡要說明如何利用該系統(tǒng)提高疾病預防能力。

六、編程題（每題20分，共40分）

1.編寫一個Python程序，實現(xiàn)以下功能：讀取一個文本文件，統(tǒng)計其中每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)，并按出現(xiàn)次數(shù)降序排列輸出。

2.編寫一個Java程序，實現(xiàn)以下功能：使用Hadoop的MapReduce框架，對一組文本文件進行詞頻統(tǒng)計，并輸出每個單詞及其出現(xiàn)的次數(shù)。

試卷答案如下：

一、選擇題答案及解析思路：

1.D（數(shù)據(jù)加密不是大數(shù)據(jù)技術的核心特點，而是一個數(shù)據(jù)安全的概念。）

2.D（數(shù)據(jù)加密不是大數(shù)據(jù)分析的基本步驟，而是數(shù)據(jù)保護的一部分。）

3.D（Veracity不是大數(shù)據(jù)的四大V特點，真實性是數(shù)據(jù)質量的一個方面。）

4.D（Spark是大數(shù)據(jù)處理框架之一，但不是Hadoop的組件。）

5.D（概率論是統(tǒng)計學的一個分支，不是數(shù)據(jù)挖掘的主要方法。）

6.D（數(shù)據(jù)安全不是大數(shù)據(jù)在金融領域的應用，而是數(shù)據(jù)管理的一個方面。）

7.D（數(shù)據(jù)安全不是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用，而是數(shù)據(jù)保護的一個方面。）

8.D（車聯(lián)網(wǎng)不是大數(shù)據(jù)在交通領域的應用，而是一個技術概念。）

9.D（數(shù)據(jù)安全不是大數(shù)據(jù)在電子商務領域的應用，而是數(shù)據(jù)管理的一個方面。）

10.D（數(shù)據(jù)安全不是大數(shù)據(jù)在社交媒體領域的應用，而是數(shù)據(jù)保護的一個方面。）

二、填空題答案及解析思路：

1.數(shù)據(jù)處理技術、數(shù)據(jù)存儲技術、數(shù)據(jù)分析技術

2.HDFS、YARN、MapReduce

3.決策樹、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘

4.風險評估、個性化推薦、交易分析

5.疾病預測、個性化醫(yī)療、藥物研發(fā)

6.交通安全、交通優(yōu)化、交通事故預測

7.用戶畫像、個性化推薦、供應鏈管理

8.情感分析、話題分析、用戶畫像

三、簡答題答案及解析思路：

1.大數(shù)據(jù)技術在現(xiàn)代社會的意義包括：提高決策效率、優(yōu)化資源配置、推動科技創(chuàng)新、促進產業(yè)升級等。發(fā)展趨勢包括：數(shù)據(jù)融合、智能化分析、跨領域應用等。

2.大數(shù)據(jù)在提升企業(yè)競爭力方面的作用包括：市場洞察、客戶關系管理、產品創(chuàng)新、風險管理等。

四、論述題答案及解析思路：

1.大數(shù)據(jù)技術在現(xiàn)代社會的意義在于推動經(jīng)濟發(fā)展、提高社會管理效率、促進科技創(chuàng)新和文化繁榮。發(fā)展趨勢包括：數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長、數(shù)據(jù)分析技術的不斷進步、跨領域應用日益廣泛。

2.大數(shù)據(jù)在提升企業(yè)競爭力方面的作用體現(xiàn)在：通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場趨勢、客戶需求和競爭對手情況，從而制定更有效的戰(zhàn)略決策，提高運營效率和產品服務質量。

五、應用題答案及解析思路：

1.用戶畫像分析方案包括：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓練、結果應用。精準營銷可通過用戶畫像了解用戶偏好，實現(xiàn)個性化推薦和精準營銷。

2.疾病預測系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、特征提取、模型訓練、預測評估。通過系統(tǒng)提高疾病預防能力，降低疾病發(fā)生率和死亡率。

六、編程題答案及解析思路：

1.Python程序示例代碼：

```python

defword_count(file_path):

word_dict={}

withopen(file_path,'r')asfile:

forlineinfile:

words=line.strip().split()

forwordinwords:

word_dict[word]=word_dict.get(word,0)+1

forword,countinsorted(word_dict.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True):

print(f"{word}:{count}")

#調用函數(shù)

word_count('example.txt')

```

2.Java程序示例代碼：

```java

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;

importorg.apache.hadoop.fs.Path;

importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;

importorg.apache.hadoop.io.Text;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

publicclassWordCount{

publicstaticclassTokenizerMapper

extendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{

privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);

privateTextword=newText();

publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext

)throwsIOException,InterruptedException{

String[]words=value.toString().split("\\s+");

for(Stringword:words){

context.write(newText(word),one);

}

}

}

publicstaticclassIntSumReducer

extendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

privateIntWritableresult=newIntWritable();

publicvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values,

Contextcontext

)throwsIOException,InterruptedException{

intsum=0;

for(IntWritableval:values){

sum+=val.get();

}

result.set(sum);

context.write(key,result);

}

}

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

Configurationconf=newConfiguration();

Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");

job.setJarByClass(WordCount.class);

job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

job.setOutputKeyC