2025年高職大數(shù)據(jù)技術與應用（大數(shù)據(jù)分析）下學期單元測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（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）1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項？（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Validity2.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)分類？（）A.K-MeansB.AprioriC.DecisionTreeD.PCA3.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪個操作？（）A.缺失值處理B.噪聲數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.重復數(shù)據(jù)處理4.以下哪個是分布式文件系統(tǒng)？（）A.HDFSB.MySQLC.RedisD.MongoDB5.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.使數(shù)據(jù)更美觀B.方便數(shù)據(jù)存儲C.幫助理解數(shù)據(jù)D.提高數(shù)據(jù)安全性6.以下哪種技術用于數(shù)據(jù)降維？（）A.SVMB.ANNC.LDAD.KNN7.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務不包括（）A.分類B.聚類C.數(shù)據(jù)備份D.關聯(lián)規(guī)則挖掘8.以下哪個是實時數(shù)據(jù)處理框架？（）A.SparkStreamingB.HiveC.PigD.HBase9.大數(shù)據(jù)分析中，機器學習算法的選擇通常不考慮以下因素（）A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.算法復雜度C.編程語言D.問題類型10.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲結構化數(shù)據(jù)？（）A.CassandraB.Neo4jC.PostgreSQLD.HBase二、多項選擇題（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，少選、多選、錯選均不得分）1.大數(shù)據(jù)分析的流程包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化E.數(shù)據(jù)安全2.以下屬于數(shù)據(jù)挖掘算法的有（）A.支持向量機B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.遺傳算法D.決策樹E.樸素貝葉斯3.大數(shù)據(jù)存儲技術包括（）A.分布式文件系統(tǒng)B.分布式數(shù)據(jù)庫C.鍵值存儲D.圖數(shù)據(jù)庫E.關系型數(shù)據(jù)庫4.數(shù)據(jù)預處理的步驟有（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約E.數(shù)據(jù)加密5.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析的應用領域（）A.金融B.醫(yī)療C.教育D.交通E.娛樂三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，對的打√，錯的打×）1.大數(shù)據(jù)就是海量數(shù)據(jù)，沒有其他特殊含義。（）2.分類算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）3.數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)分析的最后一步。（）4.分布式系統(tǒng)一定比單機系統(tǒng)性能好。（）5.數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式和知識。（）6.機器學習算法可以自動從數(shù)據(jù)中學習模型。（）7.大數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的質量。（）8.實時數(shù)據(jù)處理可以處理任意規(guī)模的數(shù)據(jù)。（）9.圖數(shù)據(jù)庫適合存儲具有復雜關系的數(shù)據(jù)。（）10.數(shù)據(jù)降維可以減少數(shù)據(jù)的存儲和計算量，但可能會損失一些信息。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)清洗的主要方法和步驟。2.對比K-Means算法和層次聚類算法的優(yōu)缺點。3.說明分布式文件系統(tǒng)HDFS的架構和工作原理。五、綜合應用題（總共2題，每題15分，請結合所學知識解決以下實際問題）1.某電商公司收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括用戶基本信息、購買商品信息、購買時間等。請設計一個數(shù)據(jù)分析方案，分析用戶的購買行為模式，例如購買頻率、購買品類偏好等，并提出相應的營銷策略建議。2.現(xiàn)有一批醫(yī)療數(shù)據(jù)，包含患者的癥狀、診斷結果、治療方案等。利用所學數(shù)據(jù)分析技術，如何對這些數(shù)據(jù)進行分析，以輔助醫(yī)生進行更準確的診斷和治療決策？請闡述具體的分析思路和方法。答案：一、單項選擇題1.D2.C3.C4.A5.C6.C7.C8.A9.C10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABCDE3.ABCD4.ABCD5.ABCDE三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.√6.√7.×8.×9.√10.√四、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗主要方法：缺失值處理（刪除缺失值、插補缺失值等）、噪聲數(shù)據(jù)處理（分箱、聚類等）、重復數(shù)據(jù)處理（刪除重復記錄）。步驟：首先明確數(shù)據(jù)清洗目標，然后選擇合適方法處理缺失值、噪聲和重復數(shù)據(jù)，最后對清洗后的數(shù)據(jù)進行質量評估。2.K-Means算法優(yōu)點：速度快，對處理大數(shù)據(jù)集效率高；缺點：需事先指定聚類數(shù)，對初始聚類中心敏感。層次聚類算法優(yōu)點：不需要事先指定聚類數(shù)，聚類結果展示了數(shù)據(jù)的層次結構；缺點：計算復雜度高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。3.HDFS架構包括NameNode和DataNode。NameNode負責管理文件系統(tǒng)的命名空間，保存元數(shù)據(jù)；DataNode負責存儲實際的數(shù)據(jù)塊。工作原理：客戶端向NameNode請求文件操作，NameNode返回元數(shù)據(jù)信息，客戶端根據(jù)信息向DataNode讀寫數(shù)據(jù)，DataNode之間通過管道傳輸數(shù)據(jù)。五、綜合應用題1.數(shù)據(jù)分析方案：首先進行數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值和異常值。然后利用分類算法分析用戶購買品類偏好，用聚類算法分析購買頻率差異。根據(jù)分析結果，對于高頻購買用戶，提供個性化推薦和專屬優(yōu)惠；對于特定品類偏好用戶，針對性推送相關新品和促銷活動。2.分析思路和方法：先對數(shù)據(jù)進行清洗