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文檔簡介
大數(shù)據(jù)考試題及答案
單項選擇題(每題2分,共10題)1.以下哪種存儲適合大數(shù)據(jù)?()A.磁帶B.內(nèi)存C.硬盤D.光盤2.大數(shù)據(jù)4V特征不包括()A.大量B.多樣C.實時D.價值3.Hadoop核心組件不包括()A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.YARN4.以下屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫的是()A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer5.數(shù)據(jù)清洗主要處理()A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)缺失值C.數(shù)據(jù)傳輸D.數(shù)據(jù)存儲6.機器學(xué)習(xí)中常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是()A.K-MeansB.決策樹C.PCAD.Apriori7.流計算框架有()A.HiveB.FlinkC.PigD.HBase8.數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)不包括()A.分類B.聚類C.壓縮D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘9.大數(shù)據(jù)分析的第一步是()A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化10.以下哪個工具用于數(shù)據(jù)可視化()A.HadoopB.PythonC.TableauD.Kafka多項選擇題(每題2分,共10題)1.大數(shù)據(jù)的來源有()A.傳感器B.社交媒體C.交易系統(tǒng)D.日志文件2.常用的大數(shù)據(jù)處理框架有()A.HadoopB.SparkC.StormD.Flink3.以下屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的操作有()A.數(shù)據(jù)歸一化B.特征選擇C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)編碼4.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫的區(qū)別在于()A.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.數(shù)據(jù)存儲方式C.數(shù)據(jù)查詢語言D.數(shù)據(jù)一致性5.機器學(xué)習(xí)算法類型包括()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強化學(xué)習(xí)6.數(shù)據(jù)倉庫的特點有()A.面向主題B.集成性C.穩(wěn)定性D.時變性7.數(shù)據(jù)安全涉及方面有()A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)恢復(fù)8.以下哪些是分布式文件系統(tǒng)()A.HDFSB.CephC.GlusterFSD.NTFS9.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域有()A.醫(yī)療B.金融C.電商D.教育10.大數(shù)據(jù)分析流程包含()A.需求分析B.數(shù)據(jù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評估判斷題(每題2分,共10題)1.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量特別大的數(shù)據(jù)。()2.Hadoop可以運行在單臺機器上。()3.所有數(shù)據(jù)挖掘算法都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。()4.NoSQL數(shù)據(jù)庫不支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化。()5.數(shù)據(jù)可視化只能展示數(shù)值型數(shù)據(jù)。()6.流計算適合處理實時性要求高的數(shù)據(jù)。()7.機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練好后不需要再優(yōu)化。()8.數(shù)據(jù)清洗對數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大。()9.分布式計算一定比單機計算快。()10.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫概念相同。()簡答題(每題5分,共4題)1.簡述大數(shù)據(jù)4V特征。答:4V特征指大量(Volume),數(shù)據(jù)量巨大;多樣(Variety),數(shù)據(jù)類型繁多;高速(Velocity),數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快;價值(Value),數(shù)據(jù)蘊含高價值但密度低。2.簡述Hadoop三大核心組件的功能。答:HDFS負(fù)責(zé)分布式存儲;MapReduce實現(xiàn)分布式計算;YARN進行資源管理與調(diào)度,為HDFS和MapReduce提供資源支持。3.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)。答:主要任務(wù)有分類,預(yù)測數(shù)據(jù)所屬類別;聚類,將數(shù)據(jù)分組;關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系;以及異常檢測等。4.簡述機器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。答:監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過學(xué)習(xí)輸入輸出關(guān)系進行預(yù)測;無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有標(biāo)注數(shù)據(jù),旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。討論題(每題5分,共4題)1.討論大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。答:應(yīng)用有疾病預(yù)測、輔助診斷、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)隱私保護難,醫(yī)療數(shù)據(jù)格式多樣難整合,數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,處理分析技術(shù)要求高。2.分析分布式計算框架Spark相比HadoopMapReduce的優(yōu)勢。答:Spark基于內(nèi)存計算,速度快;采用DAG執(zhí)行引擎,可優(yōu)化執(zhí)行流程;有豐富的API支持多種編程語言,編程更靈活,能處理復(fù)雜計算。3.探討數(shù)據(jù)安全對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要性。答:數(shù)據(jù)包含敏感信息,不安全會致隱私泄露、商業(yè)機密被盜。影響用戶信任,引發(fā)法律問題。安全保障是大數(shù)據(jù)應(yīng)用在各領(lǐng)域穩(wěn)健發(fā)展的基礎(chǔ),關(guān)乎企業(yè)和社會穩(wěn)定。4.論述大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的重要性及方法。答:重要性在于保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、完整性,提升分析結(jié)果可靠性。方法有建立質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)采集時嚴(yán)格校驗,定期清洗、審核數(shù)據(jù),利用工具監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量。答案單項選擇題1.B2.C3.C4.C5.B6.B7.B8.C9.A10.C多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC
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