山東第一醫(yī)科大學(xué)《大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)山東第一醫(yī)科大學(xué)《大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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、大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，涵蓋了眾多領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)城市想要利用大數(shù)據(jù)改善交通擁堵?tīng)顩r。以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的擁堵情況B.實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)輛位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)燈C.收集市民的出行偏好，優(yōu)化公交線路規(guī)劃D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的交通優(yōu)化2、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)可視化工具也不斷發(fā)展。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的選擇因素，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.應(yīng)考慮工具對(duì)不同數(shù)據(jù)源的支持能力，以便能夠整合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析B.工具的交互性和用戶體驗(yàn)對(duì)于用戶深入探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)洞察非常重要C.可視化工具的價(jià)格是選擇的唯一決定性因素，應(yīng)選擇價(jià)格最低的工具D.工具的可擴(kuò)展性和與其他系統(tǒng)的集成能力也是需要考慮的因素之一3、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測(cè)異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)，設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類(lèi)分析，將異常交易與正常交易聚類(lèi)分開(kāi)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的4、在大數(shù)據(jù)分析中，為了處理不平衡數(shù)據(jù)集，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類(lèi)過(guò)采樣技術(shù)D.以上都是5、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可用性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，必須保證數(shù)據(jù)的一致性，但在某些情況下可以容忍短暫的數(shù)據(jù)不可用。以下哪種策略最適合？（）A.采用強(qiáng)一致性模型，確保數(shù)據(jù)在任何時(shí)候都是準(zhǔn)確一致的B.采用最終一致性模型，允許在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但最終會(huì)達(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對(duì)一致性不做嚴(yán)格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統(tǒng)性能6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析時(shí)，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關(guān)于Apriori算法的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它通過(guò)逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計(jì)算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.它可以自動(dòng)確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度閾值7、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)的不一致性和錯(cuò)誤，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)修復(fù)C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是8、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展，包括智慧城市的建設(shè)。假設(shè)要通過(guò)分析城市的各種數(shù)據(jù)，如交通、能源、環(huán)境等，來(lái)提高城市的運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量。以下哪種數(shù)據(jù)融合和分析方法最適合智慧城市的需求？（）A.多源數(shù)據(jù)融合和時(shí)空分析B.數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法結(jié)合使用9、對(duì)于一個(gè)不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，要保持?jǐn)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和一致性，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵？（）A.增量計(jì)算B.批量處理C.全量計(jì)算D.數(shù)據(jù)緩存10、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark因其高效的性能而備受青睞。假設(shè)我們要處理一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行復(fù)雜的迭代計(jì)算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持內(nèi)存計(jì)算，大大提高了計(jì)算速度B.提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù)，對(duì)于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯(cuò)機(jī)制，能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障11、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶的信用記錄和交易行為評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用主要依賴于人工分析，自動(dòng)化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐檢測(cè)，保障金融交易安全12、在大數(shù)據(jù)分析中，為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢(shì)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時(shí)間序列分析D.以上都是13、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理各有特點(diǎn)。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求高，批處理對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和計(jì)算，流處理則相對(duì)較難14、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見(jiàn)的圖計(jì)算模型包括有向圖、無(wú)向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問(wèn)題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無(wú)關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度15、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類(lèi)分析是一種常用的方法。假設(shè)要對(duì)大量的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類(lèi)分析的說(shuō)法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類(lèi)分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細(xì)分群體B.聚類(lèi)分析需要事先確定聚類(lèi)的數(shù)量C.不同的聚類(lèi)算法可能會(huì)產(chǎn)生不同的聚類(lèi)結(jié)果D.聚類(lèi)分析的結(jié)果可以為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略提供參考16、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對(duì)內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來(lái)推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析18、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的分布和概率密度，以下哪種圖表類(lèi)型通常被使用？（）A.概率密度圖B.核密度估計(jì)圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是19、在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過(guò)分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)，提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施，如道路和停車(chē)場(chǎng)的建設(shè)D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在城市交通，對(duì)長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)淖饔糜邢?0、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)治理變得越來(lái)越重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和文件中，缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)治理的主要目標(biāo)？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度C.保障數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性D.促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和流通21、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。假設(shè)要從大量的新聞文章中提取關(guān)鍵信息和主題。以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義理解D.文本分類(lèi)22、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮硬件資源的優(yōu)化利用。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理集群，需要根據(jù)任務(wù)的特點(diǎn)和資源需求來(lái)分配計(jì)算和存儲(chǔ)資源。以下哪種資源管理策略最能提高硬件資源的利用率？（）A.靜態(tài)資源分配B.動(dòng)態(tài)資源分配C.基于預(yù)測(cè)的資源分配D.隨機(jī)資源分配23、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)果。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量噪聲數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以減少噪聲的影響？（）A.直接刪除含有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.采用平滑技術(shù)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理C.忽略噪聲數(shù)據(jù)，只關(guān)注主要的數(shù)據(jù)趨勢(shì)D.增加更多的數(shù)據(jù)來(lái)稀釋噪聲的影響24、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測(cè)B.基于密度的異常檢測(cè)C.基于聚類(lèi)的異常檢測(cè)D.以上都是25、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。以下哪種技術(shù)或方法常用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.訪問(wèn)控制D.以上都是26、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，為了將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，以下哪種方法通常被采用？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是27、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link被廣泛應(yīng)用于流處理場(chǎng)景。以下關(guān)于Flink的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持精確一次的語(yǔ)義保證B.具有低延遲的處理能力C.對(duì)批處理的支持不如流處理D.能夠?qū)崿F(xiàn)狀態(tài)管理和容錯(cuò)恢復(fù)28、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇對(duì)于系統(tǒng)性能和成本有著重要影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的比較，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和復(fù)雜的事務(wù)處理，但在擴(kuò)展性方面存在一定局限B.分布式文件系統(tǒng)如HDFS適合存儲(chǔ)大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性C.對(duì)象存儲(chǔ)常用于存儲(chǔ)海量的小文件，具有高效的讀寫(xiě)性能和較低的成本D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，速度極快，但存儲(chǔ)容量有限且成本較高，只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)29、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)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶的信用風(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30、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展和靈活的數(shù)據(jù)模型，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型通常被選擇？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)B.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.列式數(shù)據(jù)庫(kù)二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)一個(gè)程序來(lái)緩存熱門(mén)文章的內(nèi)容和評(píng)論，以提高網(wǎng)站的訪問(wèn)速度，同時(shí)要保證數(shù)據(jù)的一致性。2、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，讀取一個(gè)包含電影票房數(shù)據(jù)的文件，分析票房收入與電影類(lèi)型、演員陣容等因素的關(guān)系。3、（本題5分）使用Python的Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含在線課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的10個(gè)課程，并計(jì)算它們的平均學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)。4、（本題5分）用Python編寫(xiě)一個(gè)程序，使用Hive對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的歷史記錄進(jìn)行分析，找出用戶訪問(wèn)最頻繁的網(wǎng)站類(lèi)別。5、（本題5分）基于Flink框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理程序，對(duì)源源不斷的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)，立即發(fā)出警報(bào)，并將異常數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到專門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)