學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁呼倫貝爾職業技術學院《大數據專業競賽》

2023-2024學年第二學期期末試卷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2、假設要對海量的圖像數據進行分類和識別，以下哪種深度學習模型通常表現出色？（）A.循環神經網絡B.卷積神經網絡C.生成對抗網絡D.長短時記憶網絡3、大數據處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設我們需要對大規模的實時數據進行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現出色B.Spark，具有良好的實時處理能力和內存計算優勢C.Flink，專注于流處理和事件驅動應用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景4、大數據在電信行業的應用能夠提升服務質量，以下關于大數據在電信中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數據進行套餐定制和推薦B.有助于優化網絡資源配置，提升網絡性能C.大數據在電信行業的應用主要集中在客戶服務方面，對網絡運營的作用有限D.能夠識別欺詐行為，保障用戶權益5、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）6、在大數據存儲中，為了提高數據的可靠性和容錯性，常常采用冗余存儲。假設有一個數據塊，系統設置了多個副本，當其中一個副本損壞時，以下哪種恢復方式最快速？（）A.從其他副本中直接復制B.重新計算損壞的數據C.等待副本自動修復D.以上方式恢復速度相同7、在處理海量文本數據時，自然語言處理技術常常被應用。以下關于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計算簡單，詞嵌入模型訓練相對復雜D.詞袋模型在處理短文本時效果較好，詞嵌入模型更適合長文本8、大數據系統的性能優化是一個持續的過程。假設一個大數據處理系統在處理數據時出現了性能瓶頸，主要表現為數據讀取速度慢。以下哪種優化措施最有可能解決這個問題？（）A.增加內存B.優化磁盤I/OC.調整網絡帶寬D.升級CPU9、大數據在智慧城市建設中發揮著重要作用，以下關于大數據在智慧城市中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以優化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務的質量和效率C.大數據在智慧城市中的應用主要依賴政府部門，企業和居民參與度不高D.能夠加強城市的安全管理和應急響應能力10、在大數據處理中，常常需要進行數據融合。假設有多個來源的數據，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術可以用于實現數據融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數據清洗C.數據標準化D.Alloftheabove（以上皆是）11、在大數據分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設要對大量的客戶數據進行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關于聚類分析的說法，哪一個是不準確的？（）A.聚類分析可以幫助發現潛在的客戶細分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數量C.不同的聚類算法可能會產生不同的聚類結果D.聚類分析的結果可以為市場營銷策略提供參考12、在大數據分析中，數據清洗是一個關鍵步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數填充缺失值C.根據其他相關字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理，直接進行分析13、某電商平臺擁有龐大的用戶行為數據，包括瀏覽記錄、購買記錄、評價記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進行精準的商品推薦，需要對這些數據進行深入的分析。在這個過程中，以下哪項技術不是必需的？（）A.數據清洗和預處理B.關聯規則挖掘C.分布式文件系統D.傳統的關系型數據庫管理系統14、在大數據分析項目中，數據可視化工具的選擇至關重要。以下關于選擇數據可視化工具的考慮因素，哪一項不太準確？（）A.數據量的大小B.所需的可視化類型和復雜度C.工具的學習成本和使用難度D.工具的價格，越貴越好15、假設要對大量的文本數據進行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學習模型可能表現更好？（）A.循環神經網絡B.卷積神經網絡C.長短時記憶網絡D.門控循環單元二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明大數據在智能電網中的負荷預測方法。2、（本題5分）在大數據中，如何確保數據的一致性？3、（本題5分）簡述大數據的定義和主要特征。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Java語言和Solr搜索服務器，開發一個系統來搜索和索引大量的圖書信息。包括書名、作者、出版社、簡介等字段，要求能夠快速準確地返回搜索結果。2、（本題5分）運用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個查詢語句，對一個包含數十億行社交媒體用戶關系數據的表進行分析。要求提取出用戶的社交圈子和影響力人物。3、（本題5分）給定一個包含移動應用使用數據的數據集，使用數據挖掘算法（如聚類分析），將用戶分為不同的群體，并分析每個群體的特征。4、（本題5分）使用SparkSQL，對一個包含用戶行為日志的數據集進行分析，找出用戶在不同頁面的停留時間和跳轉路徑。5、（本題5分）運用Java語言和Flink流處理框架，開發一個程序來處理實時的網絡流量數據。計算每個IP地址的流量使用情況，并檢測異常流量。四、綜合分析題（本大題共3個小題，共