2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（處理技術(shù)）期末測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Value2.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)分類（）A.K-MeansB.DBSCANC.NaiveBayesD.Apriori3.數(shù)據(jù)清洗的目的不包括（）A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.填補(bǔ)缺失值C.增加數(shù)據(jù)量D.糾正錯誤數(shù)據(jù)4.以下哪個不是大數(shù)據(jù)存儲的常用技術(shù)（）A.HadoopDistributedFileSystemB.CassandraC.MySQLD.MongoDB5.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相似性C.數(shù)據(jù)之間的頻繁模式D.數(shù)據(jù)之間的聚類關(guān)系6.大數(shù)據(jù)處理流程的第一步通常是（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)分析7.以下哪種技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的實(shí)時處理（）A.SparkStreamingB.HiveC.PigD.MapReduce8.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.使數(shù)據(jù)更美觀B.隱藏數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)C.更直觀地展示數(shù)據(jù)D.減少數(shù)據(jù)量9.以下哪個不是大數(shù)據(jù)分析的常見方法（）A.統(tǒng)計分析B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.深度學(xué)習(xí)D.數(shù)據(jù)加密10.大數(shù)據(jù)安全面臨的主要威脅不包括（）A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)備份D.拒絕服務(wù)攻擊二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)分析E.數(shù)據(jù)可視化2.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)（）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測E.數(shù)據(jù)壓縮3.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的特點(diǎn)有（）A.高可靠性B.高擴(kuò)展性C.高性能D.低成本E.易維護(hù)4.數(shù)據(jù)可視化的常見類型有（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖E.地圖5.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施包括（）A.數(shù)據(jù)加密B.用戶認(rèn)證C.訪問控制D.數(shù)據(jù)備份E.入侵檢測三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，正確的打√，錯誤的打×）1.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量特別大的數(shù)據(jù)。（）2.數(shù)據(jù)挖掘算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）3.數(shù)據(jù)清洗只能在數(shù)據(jù)采集后進(jìn)行。（）4.HadoopMapReduce是一種分布式計算框架。（）5.聚類算法可以將數(shù)據(jù)分為不同的類別，類別數(shù)量是已知的。（）6.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。（）7.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)不需要考慮數(shù)據(jù)的安全性。（）8.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律。（）9.數(shù)據(jù)采集只能通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行。（）10.大數(shù)據(jù)處理流程中每個步驟都是獨(dú)立的，不需要相互協(xié)作。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答下列問題）1.請簡述大數(shù)據(jù)的4V特征及其含義。2.簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本原理。3.說明數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中的作用。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，每題20分，請結(jié)合所學(xué)知識，解決以下實(shí)際問題）某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買時間、購買商品、購買金額等。請?jiān)O(shè)計一個數(shù)據(jù)分析方案，利用這些數(shù)據(jù)回答以下問題：1.哪些商品最受用戶歡迎？2.用戶的購買行為是否存在季節(jié)性規(guī)律？3.如何根據(jù)用戶的歷史購買記錄預(yù)測用戶未來可能購買的商品？答案：一、單項(xiàng)選擇題1.D2.C3.C4.C5.C6.A7.A8.C9.D10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCDE2.ABCD3.ABCDE4.ABCDE5.ABCDE三、判斷題1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.×四、簡答題1.Volume（數(shù)據(jù)量大）：指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，從TB級別躍升到PB級別。Velocity（處理速度快）：要求在短時間內(nèi)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。Variety（數(shù)據(jù)類型多樣）：涵蓋結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等多種數(shù)據(jù)形式。Value（價值密度低）：大量數(shù)據(jù)中真正有價值的信息相對較少。2.分類算法通過對已知類別標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建分類模型。然后利用該模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行類別預(yù)測。其基本原理是基于數(shù)據(jù)的特征屬性，找到不同類別數(shù)據(jù)之間的區(qū)分邊界，從而實(shí)現(xiàn)對新數(shù)據(jù)的分類。3.作用包括：將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀的圖形或圖表形式展示，便于用戶快速理解數(shù)據(jù)的整體特征和趨勢；幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常和模式；促進(jìn)不同人員之間對數(shù)據(jù)的溝通和交流；支持決策制定，使決策者能基于可視化結(jié)果更準(zhǔn)確地把握情況。五、綜合應(yīng)用題1.統(tǒng)計每種商品的購買次數(shù)，購買次數(shù)最多的商品即為最受用戶歡迎?？梢允褂肧QL語句進(jìn)行分組統(tǒng)計。2.按季度或月份對購買時間進(jìn)行分組，統(tǒng)計不同季節(jié)或月份的購買金額總和等指標(biāo)，觀