呼倫貝爾職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)競賽》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁呼倫貝爾職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)專業(yè)競賽》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對稱加密B.非對稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密2、假設(shè)要對海量的圖像數(shù)據(jù)進行分類和識別，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型通常表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)3、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)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(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實時處理能力和內(nèi)存計算優(yōu)勢C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動應(yīng)用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景4、大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用能夠提升服務(wù)質(zhì)量，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電信中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進行套餐定制和推薦B.有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)性能C.大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應(yīng)用主要集中在客戶服務(wù)方面，對網(wǎng)絡(luò)運營的作用有限D(zhuǎn).能夠識別欺詐行為，保障用戶權(quán)益5、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶畫像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個電商平臺，需要為用戶構(gòu)建畫像，以便進行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)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(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性，常常采用冗余存儲。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了多個副本，當(dāng)其中一個副本損壞時，以下哪種恢復(fù)方式最快速？（）A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同7、在處理海量文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)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(guān)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(xùn)練相對復(fù)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(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時出現(xiàn)了性能瓶頸，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)讀取速度慢。以下哪種優(yōu)化措施最有可能解決這個問題？（）A.增加內(nèi)存B.優(yōu)化磁盤I/OC.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬D.升級CPU9、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以優(yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力10、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個來源的數(shù)據(jù)，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(shù)可以用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）11、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考12、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)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(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)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(shù)據(jù)，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(zhǔn)的商品推薦，需要對這些數(shù)據(jù)進行深入的分析。在這個過程中，以下哪項技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)14、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價格，越貴越好15、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)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(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的負荷預(yù)測方法。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何確保數(shù)據(jù)的一致性？3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)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(wù)器，開發(fā)一個系統(tǒng)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(zhǔn)確地返回搜索結(jié)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(shù)十億行社交媒體用戶關(guān)系數(shù)據(jù)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(yīng)用使用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集進行分析，找出用戶在不同頁面的停留時間和跳轉(zhuǎn)路徑。5、（本題5分）運用Java語言和Flink流處理框架，開發(fā)一個程序來處理實時的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)。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