2025年高職計(jì)算機(jī)（大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用）上學(xué)期期末測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______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(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)（）A.VolumeB.VarietyC.VelocityD.Validity2.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)分類（）A.K-MeansB.AprioriC.NaiveBayesD.DBSCAN3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心是（）A.數(shù)據(jù)抽取B.數(shù)據(jù)分析C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.元數(shù)據(jù)4.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)處理框架（）A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink5.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括（）A.分類B.聚類C.數(shù)據(jù)清洗D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)的典型代表是（）A.NTFSB.FAT32C.HDFSD.EXT47.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)不包括（）A.回歸分析B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)8.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中，常用的窗口函數(shù)不包括（）A.TumblingWindowB.SlidingWindowC.SessionWindowD.FixedWindow9.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10.以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)可視化（）A.MySQLB.ExcelC.TableauD.Python二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.大數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化2.以下哪些屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（）A.文本B.圖像C.音頻D.視頻3.數(shù)據(jù)挖掘的常用算法有（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.遺傳算法D.蟻群算法4.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式有（）A.分布式文件系統(tǒng)B.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)C.云存儲(chǔ)D.本地硬盤存儲(chǔ)5.機(jī)器學(xué)習(xí)的主要分類有（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，對(duì)的打√，錯(cuò)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)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和規(guī)律的過(guò)程。（）3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向事務(wù)處理的數(shù)據(jù)庫(kù)。（）4.分布式計(jì)算可以提高計(jì)算效率和處理能力。（）5.機(jī)器學(xué)習(xí)算法不需要數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）6.大數(shù)據(jù)安全只涉及數(shù)據(jù)本身的安全，不涉及網(wǎng)絡(luò)安全。（）7.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。（）8.聚類算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）9.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理可以處理任意規(guī)模的數(shù)據(jù)。（）10.元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的4V特征及其含義。2.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有哪些？請(qǐng)舉例說(shuō)明。3.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。五、綜合應(yīng)用題（總共2題，每題15分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，完成下列綜合應(yīng)用問(wèn)題）1.假設(shè)你有一份學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)集，包含學(xué)生姓名、課程名稱、成績(jī)等信息。請(qǐng)描述如何使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)學(xué)生成績(jī)的潛在規(guī)律和模式，例如哪些課程成績(jī)相關(guān)性較高，哪些學(xué)生成績(jī)波動(dòng)較大等。2.某電商平臺(tái)積累了大量用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買商品、購(gòu)買金額等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的方案，用于分析用戶購(gòu)買行為，預(yù)測(cè)用戶未來(lái)可能購(gòu)買的商品，以提高平臺(tái)的銷售業(yè)績(jī)。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.D2.C3.D4.C5.C6.C7.D8.D9.C10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判斷題1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.√9.×10.√四、簡(jiǎn)答題1.大數(shù)據(jù)的4V特征包括：Volume（數(shù)據(jù)量巨大），指數(shù)據(jù)規(guī)模從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別；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)化數(shù)據(jù)；Velocity（處理速度快），要求能快速處理和分析流動(dòng)的數(shù)據(jù)；Value（價(jià)值密度低），大量數(shù)據(jù)中真正有價(jià)值的部分占比小。2.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有：分類，如將客戶分為不同等級(jí)；聚類，如將相似的客戶聚集在一起；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，如發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布的關(guān)聯(lián)；異常檢測(cè)，如發(fā)現(xiàn)異常的交易行為；趨勢(shì)分析，如分析銷售數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。3.監(jiān)督學(xué)習(xí)有明確的目標(biāo)變量（標(biāo)簽），通過(guò)已有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，如預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)沒(méi)有目標(biāo)變量，主要是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式，如客戶聚類分析。五、綜合應(yīng)用題1.首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。然后可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，發(fā)現(xiàn)課程之間的關(guān)聯(lián)，比如哪些課程經(jīng)常一起被選。對(duì)于學(xué)生成績(jī)波動(dòng)分析，可采用時(shí)間序列分析算法，觀察成績(jī)隨時(shí)間的變化。還可以利用聚類算法，將成績(jī)相似的學(xué)生聚在一起，分析不同類別學(xué)生的特點(diǎn)。2.方案如下：利用Hadoop等分