西安医学高等专科学校《大数据应用综合实践》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据应用综合实践》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、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2、在大数据环境中，数据集成涉及多个数据源的整合。以下关于数据集成过程中可能遇到的问题，哪一项描述不准确？（）A.数据源的数据格式不一致B.不同数据源的数据语义存在差异C.数据集成会导致数据量大幅减少D.数据的重复和冲突3、假设一个大数据项目需要对海量的文本数据进行情感分析，以下哪种技术或工具最有可能被用于此任务？（）A.机器学习算法B.数据挖掘工具C.数据清洗软件D.传统的统计分析方法4、在大数据分析中，常常需要处理缺失值。假设有一个数据集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪种处理缺失值的方法可能会引入较大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位数填充C.用众数填充D.直接删除包含缺失值的记录5、在大数据的缓存策略中，LRU（最近最少使用）是一种常见的算法。假设一个系统需要频繁访问大量的数据，使用LRU缓存策略。以下关于LRU缓存的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够自动淘汰最近最少使用的数据B.对于访问模式变化较大的数据效果较好C.实现相对简单，但可能会导致某些重要数据被误淘汰D.可以有效地利用有限的缓存空间6、在大数据分析中，异常检测是一项重要任务。如果数据分布呈现明显的正态分布，以下哪种方法常用于检测异常值？（）A.基于距离的方法B.基于密度的方法C.3σ原则D.以上都不是7、对于一个需要处理大规模实时流数据的金融大数据系统，以下哪种技术能够满足高并发和低延迟的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是8、大数据的价值在于能够从海量数据中挖掘出有意义的信息和知识。假设一家金融机构拥有大量客户的交易数据，想要预测客户的信用风险。以下哪种数据分析方法可能最有效？（）A.描述性统计分析，总结数据的基本特征B.关联规则挖掘，发现不同交易之间的关联C.聚类分析，将客户分为不同的风险类别D.回归分析，建立信用风险与交易数据的数学模型9、在大数据环境下，数据质量管理面临新的挑战。以下关于大数据数据质量管理的叙述，不正确的是（）A.需要建立完善的数据质量评估指标体系B.数据清洗和转换是提高数据质量的重要手段C.大数据的数据质量一定比小数据的数据质量差D.人工审核和监控在数据质量管理中仍然发挥着重要作用10、在处理大数据时，分布式计算框架的容错性非常重要。以下关于分布式计算框架容错性的描述，哪一项是错误的？（）A.容错性可以确保在节点故障时任务仍然能够正常完成B.数据备份和恢复机制是实现容错性的重要手段C.分布式计算框架的容错性会增加系统的复杂性和成本D.只要有足够的硬件冗余，就可以实现完美的容错性，无需软件层面的支持11、随着大数据技术的不断发展，数据隐私保护成为了重要的议题。以下关于大数据环境下数据隐私保护的描述，正确的是：（）A.采用数据匿名化技术可以完全避免隐私泄露B.只要数据进行了加密存储，就无需担心隐私问题C.数据脱敏处理能够在一定程度上保护数据隐私，但不能完全杜绝风险D.大数据环境下，数据隐私保护无法实现，只能依靠用户自身注意12、在大数据环境中，为了实现数据的高效存储和检索，以下哪种数据结构经常被用于索引？（）A.B+树B.红黑树C.AVL树D.跳表13、大数据分析中的预测模型需要不断评估和优化。假设我们建立了一个销售预测模型，以下哪种方法最适合评估模型的性能？（）A.比较预测值与实际值的差异，计算均方误差等指标B.观察模型的复杂程度，越复杂的模型性能越好C.根据模型的训练时间，训练时间短的模型性能更优D.由专家主观判断模型的准确性14、在大数据环境下，数据质量的管理至关重要。以下关于数据质量的影响因素和管理方法，哪项说法不准确？（）A.数据质量可能受到数据来源的多样性、数据录入的错误、数据更新的不及时等因素的影响B.为了提高数据质量，可以采用数据清洗、数据验证、数据监控等方法C.数据质量的管理只需在数据收集阶段进行，后续处理过程中无需关注D.建立数据质量评估指标体系有助于衡量和改进数据质量15、在大数据处理中，为了处理数据倾斜问题，以下哪种方法经常被采用？（）A.数据分区B.增加并行度C.数据采样D.数据预处理二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）列举大数据在建筑行业的应用场景。2、（本题5分）列举大数据在残疾人就业帮扶中的应用。3、（本题5分）解释大数据如何推动制造业转型升级。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于Storm，实现一个实时的网络攻击检测程序，对网络流量数据进行实时分析，及时发现并阻止潜在的网络攻击。2、（本题5分）使用Python的Spark框架，对一个包含社交媒体用户点赞数据的大型数据集进行分析。找出点赞数量最多的10个用户，并计算他们的平均点赞数量。3、（本题5分）运用Spark的MLlib，对一个包含用户信用评估数据的数据集进行信用风险建模，预测用户的信用违约概率。4、（本题5分）利用Spark框架，读取一个包含旅游景点游客数量数据的文件，分析不同景点在不同节假日的游客流量变化。5、（本题5分）使用SparkStreaming，对一个实时的物联网设备数据流进行分析，统计不同类型设备的在线数量和数据发送频率。四、综合分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）分析大数据在旅游景区