2025年高職網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（大數(shù)據(jù)進(jìn)階應(yīng)用）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______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(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集的主要目的是A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類B.獲取原始數(shù)據(jù)C.分析數(shù)據(jù)特征D.存儲(chǔ)數(shù)據(jù)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.文本文件中的固定格式數(shù)據(jù)D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)3.數(shù)據(jù)挖掘中用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在模式和規(guī)律的算法是A.聚類算法B.分類算法C.Apriori算法D.回歸算法4.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)不包括A.高可靠性B.高可擴(kuò)展性C.數(shù)據(jù)一致性強(qiáng)D.高效的數(shù)據(jù)讀寫5.以下哪個(gè)工具不是常用的大數(shù)據(jù)分析工具A.HadoopB.SparkC.MySQLD.Tableau6.數(shù)據(jù)清洗中處理缺失值的方法不包括A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用最大值填充缺失值D.忽略缺失值7.大數(shù)據(jù)可視化的主要作用是A.使數(shù)據(jù)更美觀B.方便數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.直觀展示數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律D..提高數(shù)據(jù)安全性8.以下哪種技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理A.MapReduceB.HBaseC.StormD.Hive9.數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的輸出結(jié)果是A.數(shù)據(jù)分組B.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則C.預(yù)測類別D.數(shù)據(jù)聚類10.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11.分布式計(jì)算框架中，負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度的是A.數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)B.名稱節(jié)點(diǎn)C.資源管理器D.執(zhí)行器12.以下哪種數(shù)據(jù)格式常用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)A.JSONB.PDFC.DOCD.XLS13.數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序C.提取數(shù)據(jù)特征D.進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類14.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索的組件是A.計(jì)算引擎B.數(shù)據(jù)倉庫C.數(shù)據(jù)湖D.存儲(chǔ)系統(tǒng)15.對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取的主要目的是A.減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率B.增加數(shù)據(jù)維度C.提高數(shù)據(jù)安全性D.方便數(shù)據(jù)可視化16.以下哪種算法可用于大數(shù)據(jù)的降維處理A.PCA算法B.K-Means算法C.決策樹算法D.支持向量機(jī)算法17.大數(shù)據(jù)分析中，用于評(píng)估模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)是A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1值D.以上都是18.數(shù)據(jù)倉庫的主要特點(diǎn)不包括A.面向主題B.集成性C.實(shí)時(shí)性D.數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化19.以下哪種技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)A.CassandraB.OracleC.SQLServerD.Access20.大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包括A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)挖掘C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換第II卷（非選擇題，共60分）21.（10分）簡述大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，并舉例說明。22.（10分）請闡述數(shù)據(jù)挖掘中聚類算法的原理及應(yīng)用場景。23.（10分）描述大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的架構(gòu)及其各部分的功能。24.（15分）閱讀以下材料：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，電商平臺(tái)積累了海量的用戶交易數(shù)據(jù)。某電商平臺(tái)希望通過分析這些數(shù)據(jù)，了解用戶的購買行為和偏好，以便優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)，提高銷售額。問題：請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)分析的商品推薦系統(tǒng)解決方案，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和推薦策略等環(huán)節(jié)。25.（15分）閱讀以下材料：某企業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生了大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括設(shè)備溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等參數(shù)。企業(yè)希望通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測設(shè)備故障，提前進(jìn)行維護(hù)，降低生產(chǎn)成本。問題：請描述如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)測，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型建立和評(píng)估等步驟。答案1.B2.B3.C4.C5.C6.D7.C8.C9.C10.C11.C12.A13.A14.D15.A16.A17.D18.C19.A20.B21.大數(shù)據(jù)具有Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多樣）Value（價(jià)值）Veracity（真實(shí)性）等特點(diǎn)。例如社交媒體每天產(chǎn)生海量的文本、圖片、視頻等數(shù)據(jù)體現(xiàn)了大量和多樣；電商交易數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)產(chǎn)生體現(xiàn)高速；從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的客戶購買模式體現(xiàn)價(jià)值；數(shù)據(jù)來源廣泛可能存在錯(cuò)誤數(shù)據(jù)體現(xiàn)真實(shí)性。22.聚類算法原理是將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的組或簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度高，不同簇的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度低。應(yīng)用場景有客戶細(xì)分，將客戶按特征聚類以便精準(zhǔn)營銷；文檔分類，把文檔按主題聚類便于管理；圖像識(shí)別中對(duì)圖像按內(nèi)容聚類等。23.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)一般包括分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫等。分布式文件系統(tǒng)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，具有高可靠性和可擴(kuò)展性，如HDFS。分布式數(shù)據(jù)庫用于高效存儲(chǔ)和管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，像HBase可進(jìn)行隨機(jī)讀寫。還有數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)分析型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖可存儲(chǔ)各種格式原始數(shù)據(jù)。24.數(shù)據(jù)采集：從電商平臺(tái)數(shù)據(jù)庫、用戶行為日志等多渠道采集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值等；集成不同來源數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析：利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用戶購買商品間關(guān)系，用聚類分析用戶類型。推薦策略：根據(jù)用戶類型和購買關(guān)聯(lián)推薦相關(guān)商品，如給購買過手機(jī)的用戶推薦手機(jī)配件。25.數(shù)據(jù)采集：通過傳感器