2025年大學(xué)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)案例）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）（總共8題，每題5分，每題只有一個(gè)正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）w1.在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)中，對于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，哪種存儲(chǔ)方式具有高擴(kuò)展性和低成本的特點(diǎn)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)B.分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)D.磁帶存儲(chǔ)w2.以下哪種數(shù)據(jù)處理技術(shù)常用于對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序？（）A.歸并排序B.快速排序算法優(yōu)化版C.冒泡排序D.堆排序w3.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，主要是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中（）。A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.頻繁出現(xiàn)的模式C.數(shù)據(jù)的聚類情況D.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則w4.對于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，關(guān)鍵的性能指標(biāo)是（）。A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性B.處理延遲C.數(shù)據(jù)安全性D.數(shù)據(jù)完整性w5.在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)案例中，如果要對電商用戶的購買行為進(jìn)行分析，以下哪種數(shù)據(jù)類型最為關(guān)鍵？（）A.用戶注冊時(shí)間B.商品評價(jià)C.購買商品種類及數(shù)量D.用戶IP地址w6.數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)中起到的重要作用是（）。A.使數(shù)據(jù)更易于存儲(chǔ)B.提高數(shù)據(jù)處理速度C.幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)內(nèi)涵D.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性w7.當(dāng)處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，采用哪種算法可以有效降低計(jì)算復(fù)雜度？（）A.貪心算法B.動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法C.分治算法D.啟發(fā)式算法w8.數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)中的數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，主要目的是（）。A.增加數(shù)據(jù)量B.去除重復(fù)、錯(cuò)誤和不完整的數(shù)據(jù)C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密D.提升數(shù)據(jù)可視化效果第II卷（非選擇題共60分）w9.（10分）簡述在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)案例中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法對客戶流失數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以找出可能導(dǎo)致客戶流失的因素。w10.（15分）請描述一種數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)案例中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的設(shè)計(jì)思路，包括采用的存儲(chǔ)設(shè)備、存儲(chǔ)方式以及如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效讀寫。wll.（15分）給出一個(gè)具體的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)案例，說明如何通過數(shù)據(jù)可視化來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以及這種可視化呈現(xiàn)對決策制定的重要意義。材料：某電商平臺(tái)積累了大量用戶購買數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買時(shí)間、購買商品、支付金額等。為了提升用戶體驗(yàn)和銷售額，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。w12.（20分）根據(jù)上述材料，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，包括分析目標(biāo)、采用的數(shù)據(jù)分析方法以及預(yù)期的分析結(jié)果。答案：w1.B；w2.B；w3.B；w4.B；w5.C；w6.C；w7.C；w8.B；w9.可運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，分析不同因素與客戶流失之間的關(guān)聯(lián)。比如客戶近期購買頻率降低、購買金額減少、對商品評價(jià)變差等因素是否經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)，從而找出可能導(dǎo)致客戶流失的關(guān)鍵因素組合。還可以使用聚類算法將客戶分組，對比流失客戶組和留存客戶組在各方面特征上的差異。；w10.可以采用分布式文件系統(tǒng)如HadoopDistributedFileSystem（HDFS）作為主要存儲(chǔ)設(shè)備。存儲(chǔ)方式采用分布式存儲(chǔ)，將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上。通過數(shù)據(jù)塊的冗余存儲(chǔ)提高數(shù)據(jù)可靠性，同時(shí)利用分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)并行讀寫?？蛻舳送ㄟ^與NameNode交互獲取數(shù)據(jù)塊位置信息，然后直接與DataNode進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫，提高讀寫效率。；w11.案例：分析電商平臺(tái)用戶購買行為數(shù)據(jù)。通過柱狀圖展示不同時(shí)間段的購買量變化，用折線圖呈現(xiàn)用戶購買金額的增長趨勢，利用餅圖展示各類商品的銷售占比。意義：能讓決策者直觀看到銷售高峰低谷時(shí)間，了解用戶消費(fèi)能力增長情況，清楚各類商品受歡迎程度，從而針對性調(diào)整運(yùn)營策略，如在銷售低谷期開展促銷活動(dòng)，主推暢銷商品等。；w12.分析目標(biāo)：找出提升用戶體驗(yàn)和銷售額的方法。分析方法：利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)，通過聚類分析將用戶分類