2025年高職大數(shù)據(jù)技術（大數(shù)據(jù)分析）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2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。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項？（）A.大量化B.多樣化C.高速化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文件數(shù)據(jù)C.關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)D.固定格式的文本文件數(shù)據(jù)3.數(shù)據(jù)清洗的目的不包括（）A.去除重復數(shù)據(jù)B.處理缺失值C.增加數(shù)據(jù)維度D.糾正錯誤數(shù)據(jù)4.以下哪個算法不屬于分類算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.K近鄰算法D.聚類算法5.在數(shù)據(jù)挖掘中，關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)之間的因果關系B.數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系C.數(shù)據(jù)的聚類情況D.數(shù)據(jù)的分類情況6.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲大數(shù)據(jù)？（）A.關系型數(shù)據(jù)庫B.分布式數(shù)據(jù)庫C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫D.面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫7.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.使數(shù)據(jù)更加美觀B.方便數(shù)據(jù)的傳輸C.更直觀地展示數(shù)據(jù)D.減少數(shù)據(jù)量8.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)存儲C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)分析9.以下哪個指標可以用來評估分類模型的準確性？（）A.召回率B.均方誤差C.相關系數(shù)D.方差10.數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項集挖掘是指（）A.找出出現(xiàn)頻率高的單個數(shù)據(jù)項B.找出出現(xiàn)頻率高的多個數(shù)據(jù)項組合C.找出數(shù)據(jù)項之間的關聯(lián)關系D.找出數(shù)據(jù)項之間的因果關系11.以下哪種技術可以用于大數(shù)據(jù)的實時處理？（）A.MapReduceB.SparkC.HadoopD.Flink12.數(shù)據(jù)倉庫的主要特點不包括（）A.面向主題B.集成性C.實時性D.穩(wěn)定性13.在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)降維的目的是（）A.減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率B.增加數(shù)據(jù)維度，提高分析精度C.對數(shù)據(jù)進行加密D.對數(shù)據(jù)進行分類14.以下哪個算法常用于文本分類？（）A.樸素貝葉斯算法B.梯度下降算法C.主成分分析算法D.奇異值分解算法15.大數(shù)據(jù)安全面臨的主要挑戰(zhàn)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.數(shù)據(jù)濫用16.以下哪種可視化圖表適合展示數(shù)據(jù)的分布情況？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.直方圖17.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要用于（）A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)關聯(lián)分析C.數(shù)據(jù)分組D.數(shù)據(jù)預測18.以下哪個工具不是大數(shù)據(jù)分析常用的工具？（）A.PythonB.RC.MATLABD.SQLServer19.大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領域的應用不包括（）A.疾病預測B.醫(yī)療影像分析C.藥物研發(fā)D.醫(yī)院財務管理20.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的主要內(nèi)容不包括（）A.數(shù)據(jù)準確性管理B.數(shù)據(jù)完整性管理C.數(shù)據(jù)安全性管理D.數(shù)據(jù)美觀性管理第II卷（非選擇題共60分）一、填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請將答案填寫在橫線上。1.大數(shù)據(jù)的三個主要來源是______、______和______。2.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務包括______挖掘、______挖掘、______挖掘等。3.分類算法的性能評估指標主要有______、______、______等。4.常用的數(shù)據(jù)可視化圖表有______、______、______等。5.大數(shù)據(jù)分析的應用領域包括______、______、______等。二、簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分，請簡要回答問題。1.簡述大數(shù)據(jù)的5V特征。2.數(shù)據(jù)清洗的主要方法有哪些？3.什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟有哪些？4.簡述數(shù)據(jù)可視化的原則。三、算法分析題（共15分）答題要求：本大題共1小題，15分。請分析以下算法的原理，并說明其應用場景。給定數(shù)據(jù)集D，包含n個樣本點，每個樣本點有m個特征。K均值算法的步驟如下：1.隨機選擇K個初始聚類中心C1,C2,…,CK。2.對于每個樣本點x，計算其到各個聚類中心的距離，將其分配到距離最近的聚類中心所在的簇中。3.對于每個簇，重新計算其聚類中心，即該簇中所有樣本點的均值。4.重復步驟2和3，直到聚類中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。四、案例分析題（共15分）答題要求：本大題共1小題，15分。閱讀以下案例，回答問題。某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括用戶基本信息、購買商品信息、購買時間等。通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)購買某類商品的用戶往往也會購買另一類商品。請分析：1.該電商平臺可以采用什么數(shù)據(jù)分析技術來發(fā)現(xiàn)這種關聯(lián)關系？（5分）2.假設發(fā)現(xiàn)購買手機的用戶往往也會購買手機殼，這一關聯(lián)關系對電商平臺有什么價值？（5分）3.如何利用這一關聯(lián)關系來優(yōu)化電商平臺的營銷策略？（5分）五、綜合應用題（共20分）答題要求：本大題共1小題，20分。請根據(jù)以下給定的數(shù)據(jù)和要求進行分析。某超市記錄了一周內(nèi)顧客購買商品的情況，部分數(shù)據(jù)如下：顧客ID，商品名稱，購買數(shù)量，購買時間1，牛奶，2，周一1，面包，1，周一2，蘋果，3，周二2，香蕉，2，周二3，牛奶，1，周三3，餅干，2，周三要求：1.對數(shù)據(jù)進行簡單清洗，去除重復記錄。（5分）2.分析一周內(nèi)各類商品的銷售情況，用合適的圖表展示。（10分）3.假設你是超市經(jīng)理，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出一條優(yōu)化建議。（5分）答案：1.D2.B3.C4.D5.B6.B7.C8.C9.A10.B11.D12.C13.A14.A15.C16.D17.C18.D19.D20.D填空題答案：1.互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工產(chǎn)生2.關聯(lián)規(guī)則、分類、聚類3.準確率、召回率、F1值4.柱狀圖、折線圖、餅圖5.金融、醫(yī)療、交通簡答題答案：1.大數(shù)據(jù)的5V特征包括大量化（Volume）、多樣化（Variety）、高速化（Velocity）、價值密度低（Value）、真實性（Veracity）。2.數(shù)據(jù)清洗的主要方法有去除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、糾正錯誤數(shù)據(jù)、平滑噪聲數(shù)據(jù)等。3.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的信息和知識的過程。主要步驟包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果評估和知識表示。4.數(shù)據(jù)可視化的原則包括準確性原則、清晰性原則、簡約性原則、美觀性原則、一致性原則等。算法分析題答案：K均值算法是一種基于劃分的聚類算法。其原理是通過不斷迭代調(diào)整聚類中心，使得同一簇內(nèi)的樣本點距離聚類中心最近。應用場景主要用于對數(shù)據(jù)集進行聚類分析，例如客戶細分、圖像分割、文檔分類等領域，將數(shù)據(jù)劃分成不同的簇，以便更好地理解數(shù)據(jù)的分布和特征。案例分析題答案：1.可以采用關聯(lián)規(guī)則挖掘技術。2.價值在于可以根據(jù)用戶購買手機的行為，精準推薦手機殼，提高手機殼的銷量，同時也增加用戶對平臺的滿意度。3.可以在手機商品頁面顯著推薦手機殼，或者設置購買手機后推薦手機殼的營銷活動，提高關聯(lián)商品的銷售。綜合應用題答案：1.去除重復記錄后的數(shù)據(jù)如下：