2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用（大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)）上學(xué)期期末測試卷

（考試時(shí)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(gè)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.大量化B.多樣化C.快速化D.精確化2.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（）A.數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)B.XML數(shù)據(jù)C.固定格式的文本文件D.關(guān)系型數(shù)據(jù)3.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)之間的相關(guān)性C.數(shù)據(jù)的聚類D.數(shù)據(jù)的分類4.以下哪個(gè)算法不屬于聚類算法（）A.K-MeansB.DBSCANC.決策樹D.層次聚類5.大數(shù)據(jù)分析的基本流程不包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)銷售6.數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)不包括（）A.面向主題B.集成性C.實(shí)時(shí)性D.穩(wěn)定性7.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法可以用于處理缺失值（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)離散化C.插補(bǔ)法D.數(shù)據(jù)抽樣8.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于（）A.是否有標(biāo)注數(shù)據(jù)B.算法的復(fù)雜度C.數(shù)據(jù)的規(guī)模D.學(xué)習(xí)的時(shí)間9.以下哪個(gè)工具不屬于大數(shù)據(jù)分析工具（）A.HadoopB.SparkC.MySQLD.Tableau10.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.使數(shù)據(jù)更美觀B.展示數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢C.隱藏?cái)?shù)據(jù)的細(xì)節(jié)D.減少數(shù)據(jù)量二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題至少有兩個(gè)正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域包括（）A.金融B.醫(yī)療C.教育D.交通E.娛樂2.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類C.聚類D.預(yù)測E.數(shù)據(jù)清洗3.以下哪些是常用的數(shù)據(jù)可視化圖表類型（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖E.地圖4.大數(shù)據(jù)存儲的方式有（）A.分布式文件系統(tǒng)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.云存儲E.本地硬盤存儲5.機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，屬于分類算法的有（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.K-MeansE.線性回歸三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯(cuò)，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.大數(shù)據(jù)就是海量的數(shù)據(jù)，沒有其他特殊含義。（）2.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值信息的過程。（）3.聚類算法是將數(shù)據(jù)分成不同的組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度高，不同組的數(shù)據(jù)相似度低。（）4.數(shù)據(jù)可視化只能展示簡單的數(shù)據(jù)，對于復(fù)雜數(shù)據(jù)無法有效展示。（）5.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是可有可無的步驟。（）6.數(shù)據(jù)倉庫主要用于存儲當(dāng)前的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。（）7.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。（）8.無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。（）9.大數(shù)據(jù)分析工具只能處理一種類型的數(shù)據(jù)。（）10.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.簡述大數(shù)據(jù)的4V特征及其含義。2.請說明數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念和應(yīng)用場景。3.舉例說明數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中的作用。五、綜合題（總共2題，每題15分，請結(jié)合所學(xué)知識，綜合分析并回答問題）1.假設(shè)你要對某電商平臺的用戶購買行為進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，請描述你可能采取的分析流程和方法。2.現(xiàn)有一批醫(yī)療數(shù)據(jù)，包含患者的癥狀、診斷結(jié)果等信息，你如何運(yùn)用所學(xué)的大數(shù)據(jù)分析知識對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以輔助醫(yī)療決策？答案：一、單項(xiàng)選擇題1.D2.B3.B4.C5.D6.C7.C8.A9.C10.B二、多項(xiàng)選擇題1.ABCDE2.ABCD3.ABCDE4.ABCD5.ABC三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.×6.×7.√8.√9.×10.√四、簡答題1.大數(shù)據(jù)的4V特征包括：大量化（Volume），指數(shù)據(jù)量巨大；多樣化（Variety），涵蓋多種類型的數(shù)據(jù)，如結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；快速化（Velocity），數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快；價(jià)值化（Value），數(shù)據(jù)蘊(yùn)含潛在價(jià)值。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如在超市銷售數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)顧客購買啤酒時(shí)往往也會(huì)購買尿布。應(yīng)用場景包括市場籃分析、推薦系統(tǒng)等，幫助企業(yè)了解顧客購買行為模式，進(jìn)行精準(zhǔn)營銷和商品推薦。3.數(shù)據(jù)可視化可將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式展示。如通過柱狀圖對比不同產(chǎn)品的銷量，能快速看出銷量高低；用折線圖展示某地區(qū)一段時(shí)間內(nèi)的氣溫變化趨勢，清晰了解氣溫波動(dòng)情況，輔助分析人員快速理解數(shù)據(jù)規(guī)律，發(fā)現(xiàn)問題和趨勢，為決策提供依據(jù)。五、綜合題1.分析流程：首先采集電商平臺用戶購買行為數(shù)據(jù)，包括訂單信息、瀏覽記錄等。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)等。接著進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)，用聚類算法對用戶進(jìn)行分類。最后通過數(shù)據(jù)可視化展示分析結(jié)果，如用柱狀圖展示不同類別商品的銷售數(shù)量，用餅圖展示各類用戶的占比等，為電商平臺優(yōu)化商品推薦、營銷策略提供依據(jù)。2.對于醫(yī)療數(shù)據(jù)，先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、補(bǔ)齊缺失值。利用分