2025年高職大數據技術（大數據分析實務）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：本大題共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。1.以下哪種數據類型不屬于大數據常見的數據類型？（）A.結構化數據B.半結構化數據C.非結構化數據D.虛擬數據2.大數據分析中，數據清洗的目的不包括（）A.去除重復數據B.處理缺失值C.增加數據量D.糾正錯誤數據3.下列關于Hadoop的說法，錯誤的是（）A.是一個分布式計算框架B.主要用于處理大規(guī)模數據C.只支持一種編程語言D.具有高可靠性和高擴展性4.數據挖掘中的關聯規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現（）A.數據之間的因果關系B.數據之間的相關性C.數據的聚類情況D.數據的分類規(guī)則5.以下哪個算法不屬于機器學習中的監(jiān)督學習算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.聚類算法D.線性回歸算法6.在大數據分析流程中，數據探索階段主要是為了（）A.對數據進行深入分析B.了解數據的基本特征和分布C.建立數據分析模型D.評估數據分析結果7.大數據可視化的主要目的是（）A.使數據更美觀B.方便用戶理解和分析數據C.節(jié)省數據存儲空間D.提高數據處理速度8.以下哪種數據庫適合存儲大數據？（）A.關系型數據庫B.分布式數據庫C.內存數據庫D.桌面數據庫9.數據預處理中，對數據進行標準化處理的作用是（）A.使數據更符合某種分布B.提高數據的安全性C.降低數據的維度D.增強數據的可讀性10.下列關于Spark的說法，正確的是（）A.只能處理批處理數據B.比Hadoop處理數據速度慢C.支持多種編程語言D.不具備容錯機制11.機器學習中，模型評估的常用指標不包括（）A.準確率B.召回率C.F1值D.數據量12.大數據分析中，數據集成的主要任務是（）A.將不同來源的數據整合到一起B(yǎng).對數據進行加密C.對數據進行備份D.對數據進行分類13.以下哪種技術常用于處理實時大數據？（）A.批處理技術B.流處理技術C.離線處理技術D.分布式技術14.數據挖掘中的分類算法主要用于（）A.將數據劃分到不同的類別中B.發(fā)現數據的關聯關系C.對數據進行聚類D.預測數據的趨勢15.下列關于NoSQL數據庫的說法，錯誤的是（）A.不支持SQL查詢語言B.適合處理大規(guī)模的非結構化數據C.數據存儲模式靈活D.數據一致性強16.在大數據分析中，數據抽樣的目的是（）A.減少數據量，提高分析效率B.增加數據的多樣性C.提高數據的準確性D.改變數據的分布17.以下哪個工具不屬于大數據分析工具？（）A.ExcelB.PythonC.PhotoshopD.R18.機器學習中的回歸分析主要用于（）A.預測數值型數據B.對數據進行分類C.發(fā)現數據的關聯規(guī)則D.對數據進行聚類19.大數據安全面臨的主要威脅不包括（）A.數據泄露B.數據篡改C.數據備份D.拒絕服務攻擊20.下列關于數據倉庫的說法，正確的是（）A.主要用于存儲實時數據B.是一種面向事務處理的數據庫C.用于支持決策分析D.數據更新頻繁第II卷（非選擇題，共60分）21.（10分）簡述大數據分析的主要流程。22.（10分）請說明數據挖掘中聚類算法的原理及應用場景。23.（10分）在大數據分析中，如何進行數據特征選擇？24.（15分）材料：某電商平臺收集了大量用戶購物數據，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買數量、購買金額等。現在需要分析用戶的購買行為模式。問題：請設計一個數據分析方案，包括分析目標、分析方法和預期結果。25.（15分）材料：某企業(yè)收集了生產過程中的各種數據，如設備運行參數、生產時間、產品質量等，希望通過大數據分析提高生產效率和產品質量。問題：請闡述如何運用大數據分析技術實現該企業(yè)的目標，包括具體的分析步驟和可能用到的工具。答案：1.D2.C3.C4.B5.C6.B7.B8.B9.A10.C11.D12.A13.B14.A15.D16.A17.C18.A19.C20.C21.大數據分析主要流程包括：數據采集，從多種數據源獲取數據；數據預處理，進行清洗、集成、轉換等操作；數據探索，了解數據特征和分布；數據分析建模，選擇合適算法建立模型；模型評估，用評估指標衡量模型性能；結果可視化呈現，方便理解分析結果。22.聚類算法原理是將數據對象按照相似性劃分為不同的簇。應用場景有客戶細分，將客戶按特征聚類以便針對性營銷；圖像識別中對圖像像素聚類進行分類；文檔分類，按內容相似性聚類文檔。23.進行數據特征選擇可通過計算特征重要性，如信息增益、基尼系數等；利用相關性分析，去除相關性高的冗余特征；采用主成分分析等降維方法，提取關鍵特征；還可通過模型訓練，觀察特征對模型性能影響來選擇。24.分析目標：找出用戶購買行為模式，如購買頻率、購買商品種類偏好等。分析方法：可利用關聯規(guī)則挖掘購買商品間關聯，用聚類分析用戶購買行為類型。預期結果：得到不同用戶群體購買行為特征，為精準營銷提供依據。25.運用大數據分析技術可先采集生