2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（大數(shù)據(jù)處理）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8題，每題5分。在每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項？A.Volume（大量）B.Velocity（高速）C.Variety（多樣）D.Validity（有效性）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.固定格式的文本文件數(shù)據(jù)D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)3.數(shù)據(jù)清洗的目的不包括？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.糾正錯誤數(shù)據(jù)C.增加數(shù)據(jù)量D.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式4.以下哪個算法常用于數(shù)據(jù)分類？A.K-Means算法B.決策樹算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.聚類算法5.大數(shù)據(jù)存儲的主要挑戰(zhàn)不包括？A.存儲容量需求大B.數(shù)據(jù)快速讀寫C.數(shù)據(jù)安全性D.數(shù)據(jù)壓縮率低6.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括？A.分類B.回歸C.數(shù)據(jù)加密D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7.以下哪種技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的實時處理？A.HadoopB.SparkStreamingC.MongoDBD.MySQL8.大數(shù)據(jù)可視化的主要作用不包括？A.直觀展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律C.隱藏數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)D.輔助決策第II卷（非選擇題，共60分）9.（共10分）簡述大數(shù)據(jù)處理的基本流程。10.（共15分）請說明數(shù)據(jù)預(yù)處理中數(shù)據(jù)集成的主要方法及特點。11.（共15分）闡述K-Means算法的原理及步驟。12.（共10分）材料：某電商平臺收集了大量用戶的購買記錄，包括商品名稱、購買時間、購買數(shù)量、價格等信息。問題：請設(shè)計一個數(shù)據(jù)分析方案，利用這些數(shù)據(jù)挖掘出用戶的購買行為模式，例如熱門商品組合、購買時間規(guī)律等。13.（共20分）材料：一家企業(yè)擁有多個部門的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)格式多樣且存在部分缺失值。問題：如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合和分析，以支持企業(yè)的決策制定，比如優(yōu)化庫存管理、提高銷售業(yè)績等。答案：1.D2.B3.C4.B5.D6.C7.B8.C9.大數(shù)據(jù)處理基本流程包括數(shù)據(jù)采集，從各種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、轉(zhuǎn)換等操作；數(shù)據(jù)存儲，將處理后的數(shù)據(jù)存儲到合適的存儲系統(tǒng)；數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用各種算法和模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析；數(shù)據(jù)可視化，將分析結(jié)果以直觀的圖形等形式展示。10.數(shù)據(jù)集成主要方法有實體識別、數(shù)據(jù)融合。實體識別用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源中同名異義、異名同義等實體。數(shù)據(jù)融合可采用基于沖突檢測的方法，如多數(shù)表決法等。特點是能整合分散在不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)不一致性問題，提高數(shù)據(jù)可用性，但可能面臨數(shù)據(jù)沖突、模式不匹配等挑戰(zhàn)。11.K-Means算法原理是將數(shù)據(jù)集劃分為K個簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點相似度高，簇間相似度低。步驟：首先隨機(jī)選擇K個初始聚類中心；然后計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，將其劃分到最近的簇；接著重新計算每個簇的中心；重復(fù)上述步驟，直到聚類中心穩(wěn)定或達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)。12.可先對購買記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)和錯誤記錄。然后按商品名稱和購買時間進(jìn)行分組統(tǒng)計，得到各商品的購買數(shù)量和不同時間段的購買量。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘熱門商品組合，分析不同商品同時購買的概率。利用時間序列分析購買時間規(guī)律，比如是否有周末或節(jié)假日購買高峰等。13.首先對各部門數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，填補(bǔ)缺失值，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。然后采用ETL工具將不同格式的數(shù)據(jù)集成到一個數(shù)據(jù)倉庫。利用數(shù)