自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁寧夏財經職業技術學院《大數據分析與可視化》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、在大數據的存儲中，數據分區是一種常見的策略。假設一個電商交易大數據集，按照交易時間進行分區存儲。以下哪種分區方式最能提高數據查詢的效率，特別是針對特定時間段的交易查詢？（）A.按年分區B.按月分區C.按日分區D.按小時分區2、對于一個包含大量地理位置信息的大數據集，要進行空間查詢和分析，以下哪種數據庫或技術更適合？（）A.空間數據庫B.文檔數據庫C.關系數據庫D.內存數據庫3、在大數據應用中，用戶畫像的構建是非常重要的。假設有一個電商平臺，需要為用戶構建畫像，以便進行精準營銷。以下哪種數據可以用于構建用戶畫像？（）A.用戶的購買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評價信息D.Alloftheabove（以上皆是）4、在大數據分析中，為了處理不平衡數據集，以下哪種方法經常被采用？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數類過采樣技術D.以上都是5、在大數據處理中，數據并行處理是一種常用的技術，以下關于數據并行處理的描述中，錯誤的是（）。A.數據并行處理可以提高數據處理的速度和效率B.數據并行處理需要將數據分成多個小塊，分別進行處理C.數據并行處理只適用于大規模數據的處理，不適用于小規模數據的處理D.數據并行處理需要使用分布式計算框架，如MapReduce、Spark等6、大數據存儲架構有很多種，以下關于大數據存儲架構的描述中，錯誤的是（）。A.分布式存儲架構可以提高數據的存儲容量和可靠性B.云存儲架構可以提供靈活的存儲服務和高可用性C.集中式存儲架構適用于大規模數據的存儲和管理D.大數據存儲架構只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本7、在大數據環境下，數據隱私法規和合規性要求日益嚴格。以下關于數據隱私合規的措施，哪一項是不正確的？（）A.企業需要了解并遵守相關的法律法規，如歐盟的GDPR、中國的網絡安全法等B.對員工進行數據隱私培訓，提高其合規意識和數據處理的規范性C.定期進行數據隱私審計，發現并整改潛在的合規風險D.為了滿足合規要求，應盡量避免收集和使用任何用戶數據8、在大數據環境中，為了實現數據的隱私保護，以下哪種加密技術較為常用？（）A.對稱加密B.非對稱加密C.同態加密D.哈希加密9、大數據的處理常常需要處理海量的圖像和視頻數據。假設要對一個大型視頻數據集進行目標檢測和跟蹤。以下哪種技術最適合這種計算機視覺任務？（）A.傳統的圖像處理算法B.深度學習中的卷積神經網絡C.支持向量機D.決策樹10、當對大數據進行數據清洗和預處理時，為了處理缺失值，以下哪種方法較為常見？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.用平均值填充缺失值C.用中位數填充缺失值D.基于模型預測缺失值11、當處理大數據中的流數據時，需要考慮數據的實時處理和窗口操作。假設要對一個實時的股票交易數據流進行分析，計算每分鐘的平均交易價格。以下哪種窗口操作最適合這個任務？（）A.滑動窗口B.滾動窗口C.會話窗口D.以上窗口都不適合12、在大數據處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設我們需要實時監控一個網站的訪問流量，并及時做出響應，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進行批處理，再進行流處理D.流處理和批處理結合使用13、在大數據處理中，數據傾斜是一個常見的問題。以下關于數據傾斜的描述，哪一個是不準確的？（）A.數據傾斜可能導致某些任務的處理時間過長B.可以通過數據預處理和優化算法來解決數據傾斜問題C.數據傾斜只會出現在分布式計算環境中D.合理的分區策略有助于緩解數據傾斜14、在大數據分析中，常常需要對數據進行聚類分析。假設有一個包含客戶購買行為數據的數據集，需要將客戶分為不同的群體，以便進行個性化營銷。以下哪種聚類算法在這種情況下可能不太適用？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.線性回歸15、在大數據環境中，為了實現數據的備份和恢復，以下哪種策略通常被采用？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）大數據如何推動科學研究的發展？2、（本題5分）大數據對動物保護的價值體現在哪里？3、（本題5分）什么是數據血緣的變更管理，如何實施？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Scala實現一個程序，處理來自傳感器網絡的大量環境監測數據。找出濕度最高的10個時刻，并計算這些時刻的平均濕度。2、（本題5分）用Python語言和Hive數據倉庫，編寫一個查詢語句，對一個包含大量用戶在線學習記錄的數據集進行分析。找出用戶的學習習慣和薄弱環節。3、（本題5分）利用Flink的廣播狀態，在實時數據處理中實現全局配置信息的動態更新和應用。4、（本題5分）利用Flink的狀態管理功能，對一個實時的金融交易數據流進行處理，計算每個客戶的賬戶余額，并在余額低于閾值時發出提醒。5、（本題5分）利用Flink的SideOutput功能，在一個實時數據處理任務中，將滿足特定條件的數據輸出到不同的流中進行進一步處理。四、綜合分析題（本大題共3個小