大二大數(shù)據(jù)導(dǎo)論考試題目及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括（）A.VolumeB.VarietyC.ValueD.Visual2.以下哪種存儲(chǔ)適合大數(shù)據(jù)（）A.文本文件B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.分布式文件系統(tǒng)D.Excel3.以下屬于批處理計(jì)算框架的是（）A.SparkStreamingB.FlinkC.HadoopMapReduceD.Storm4.數(shù)據(jù)清洗主要目的是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式D.合并數(shù)據(jù)5.以下哪個(gè)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)類型（）A.鍵值存儲(chǔ)B.文檔存儲(chǔ)C.關(guān)系存儲(chǔ)D.圖形存儲(chǔ)6.大數(shù)據(jù)分析流程的第一步是（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)分析C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)挖掘7.以下哪種編程語(yǔ)言常用于大數(shù)據(jù)處理（）A.C++B.JavaC.FortranD.Pascal8.Hadoop核心組件不包括（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.MySQL9.數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的典型算法是（）A.K-MeansB.DBSCANC.AprioriD.SVM10.數(shù)據(jù)可視化的主要作用是（）A.展示數(shù)據(jù)結(jié)果B.隱藏?cái)?shù)據(jù)C.增加數(shù)據(jù)維度D.減少數(shù)據(jù)量答案：1.D2.C3.C4.B5.C6.A7.B8.D9.C10.A二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.大數(shù)據(jù)的來(lái)源包括（）A.傳感器B.社交媒體C.企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)D.網(wǎng)絡(luò)日志2.常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)離散化C.數(shù)據(jù)平滑D.數(shù)據(jù)采樣3.以下屬于內(nèi)存計(jì)算框架的有（）A.SparkB.FlinkC.HadoopD.Storm4.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別在于（）A.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.擴(kuò)展性C.事務(wù)處理D.查詢語(yǔ)言5.數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)類型包括（）A.分類B.聚類C.回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6.以下哪些是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件（）A.HiveB.PigC.ZookeeperD.Kafka7.數(shù)據(jù)可視化工具包括（）A.TableauB.PowerBIC.MatplotlibD.Seaborn8.大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)有（）A.數(shù)據(jù)隱私B.數(shù)據(jù)泄露C.數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制D.數(shù)據(jù)加密9.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用場(chǎng)景有（）A.預(yù)測(cè)分析B.異常檢測(cè)C.推薦系統(tǒng)D.圖像識(shí)別10.分布式文件系統(tǒng)特點(diǎn)有（）A.高可擴(kuò)展性B.容錯(cuò)性C.高并發(fā)訪問(wèn)D.集中式管理答案：1.ABCD2.ABCD3.AB4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABC三、判斷題（每題2分，共20分）1.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量特別大的數(shù)據(jù)集合。（）2.MapReduce計(jì)算模型中，Map階段和Reduce階段可以并行處理。（）3.所有數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。（）4.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)一定比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)性能好。（）5.數(shù)據(jù)可視化只能展示數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）6.Hadoop中HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，YARN負(fù)責(zé)資源管理。（）7.數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是完全相同的概念。（）8.分布式計(jì)算框架可以提高大數(shù)據(jù)處理效率。（）9.機(jī)器學(xué)習(xí)算法不需要大數(shù)據(jù)支持。（）10.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向事務(wù)處理的數(shù)據(jù)庫(kù)。（）答案：1.×2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.×四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的4V特征。答案：Volume（大量），數(shù)據(jù)量巨大；Variety（多樣），數(shù)據(jù)類型繁多；Velocity（高速），數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快；Value（價(jià)值），數(shù)據(jù)蘊(yùn)含高價(jià)值但密度低。2.數(shù)據(jù)清洗主要處理哪些問(wèn)題？答案：處理缺失值，可采用填充等方法；處理噪聲數(shù)據(jù)，如平滑處理；處理不一致數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和編碼；處理重復(fù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行去重操作。3.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的作用。答案：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)提供分布式存儲(chǔ)（HDFS）和計(jì)算（MapReduce）能力。還包含Hive等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具、Pig等數(shù)據(jù)處理語(yǔ)言等，便于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析。4.說(shuō)明數(shù)據(jù)可視化的重要性。答案：能將復(fù)雜數(shù)據(jù)以直觀圖形展示，便于理解數(shù)據(jù)模式、趨勢(shì)等特征。利于快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、洞察規(guī)律，輔助決策，提高溝通效率，讓非技術(shù)人員也能理解數(shù)據(jù)含義。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用前景。答案：可用于疾病預(yù)測(cè)，通過(guò)分析歷史病例預(yù)測(cè)發(fā)病趨勢(shì)。輔助醫(yī)療決策，提供臨床診療參考。還能助力藥物研發(fā)，分析大量數(shù)據(jù)加速研發(fā)進(jìn)程。同時(shí)實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源合理分配，提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。2.談?wù)勅绾伪Ｕ洗髷?shù)據(jù)安全。答案：從數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制入手，設(shè)置不同權(quán)限。采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)，防止數(shù)據(jù)泄露。建立數(shù)據(jù)審計(jì)機(jī)制，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)使用。加強(qiáng)人員安全意識(shí)培訓(xùn)，制定安全策略和法規(guī)，多方面保障大數(shù)據(jù)安全。3.探討大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系。答案：大數(shù)據(jù)為人工智能提供海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，助其模型訓(xùn)練和優(yōu)化。人工智能算法則用于大數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。兩者相互促進(jìn)，大數(shù)據(jù)發(fā)展推