2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用階段測(cè)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8小題，每小題5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.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最適合用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模的有序數(shù)據(jù)，以便快速進(jìn)行二分查找？A.鏈表B.數(shù)組C.棧D.隊(duì)列2.對(duì)于大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)清洗，以下操作不屬于處理缺失值的常用方法是？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值填充缺失值C.對(duì)缺失值進(jìn)行邏輯回歸分析D.使用最近鄰算法填充缺失值3.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度的組件是？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法，說法錯(cuò)誤的是？A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量KB.DBSCAN算法可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的密度聚類C.層次聚類算法只能進(jìn)行自底向上的聚類D.聚類算法的目的是將數(shù)據(jù)劃分成不同的簇5.大數(shù)據(jù)分析中，用于數(shù)據(jù)可視化的常用工具不包括？A.TableauB.PowerBIC.MatplotlibD.MySQL6.對(duì)于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析，以下哪種技術(shù)框架更適合處理流數(shù)據(jù)？A.SparkStreamingB.HiveC.PigD.Mahout7.在數(shù)據(jù)倉庫中，用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)的是？A.數(shù)據(jù)集市B.維度表C.事實(shí)表D.元數(shù)據(jù)8.以下哪種算法常用于文本分類中的特征提??？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.詞袋模型D.K近鄰算法第II卷（非選擇題共60分）9.（10分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析的基本流程。10.（15分）請(qǐng)解釋什么是數(shù)據(jù)傾斜，以及在大數(shù)據(jù)分析中如何處理數(shù)據(jù)傾斜問題。11.（15分）在大數(shù)據(jù)分析中，如何評(píng)估一個(gè)分類模型的性能？請(qǐng)列舉至少三種評(píng)估指標(biāo)，并簡(jiǎn)要說明其含義。12.（材料題10分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括用戶ID,購買時(shí)間,購買商品類別,購買金額等?，F(xiàn)在需要分析不同商品類別在不同時(shí)間段的銷售情況。問題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，包括使用的工具和分析步驟，以實(shí)現(xiàn)對(duì)上述需求的分析。13.（材料題20分）材料：一家連鎖超市擁有多個(gè)門店，記錄了各門店每天的銷售數(shù)據(jù)，如銷售額、銷售量、顧客流量等。同時(shí)還有一些外部數(shù)據(jù)，如當(dāng)?shù)氐奶鞖馇闆r、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的促銷活動(dòng)等。問題：（1）（10分）請(qǐng)?zhí)岢鲆粋€(gè)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景，并說明分析目標(biāo)。（2）（10分）針對(duì)上述應(yīng)用場(chǎng)景，描述你會(huì)采用哪些數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。答案：1.B2.C3.C4.C5.D6.A7.C8.C9.大數(shù)據(jù)分析基本流程：首先是數(shù)據(jù)采集，從各種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)；接著進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，將不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起；然后是數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清洗、轉(zhuǎn)換等操作；再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用各種算法和模型挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；之后是數(shù)據(jù)可視化，將分析結(jié)果直觀展示；最后是結(jié)果解讀與應(yīng)用，根據(jù)結(jié)果做出決策。10.數(shù)據(jù)傾斜指在大數(shù)據(jù)處理中，由于數(shù)據(jù)分布不均勻，導(dǎo)致某些任務(wù)負(fù)載過重，而其他任務(wù)負(fù)載過輕的現(xiàn)象。處理方法：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣分析，了解數(shù)據(jù)分布；采用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)均衡化；優(yōu)化算法，如調(diào)整分區(qū)策略；利用數(shù)據(jù)傾斜感知機(jī)制，自動(dòng)調(diào)整任務(wù)分配。11.評(píng)估分類模型性能指標(biāo)：準(zhǔn)確率，預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率，預(yù)測(cè)為正例且實(shí)際為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例；F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)；ROC曲線下面積，反映模型在不同閾值下的分類能力。12.可使用Python的pandas和matplotlib工具。分析步驟：先用pandas讀取數(shù)據(jù)；然后按商品類別和時(shí)間段進(jìn)行分組，計(jì)算銷售金額總和；最后用matplotlib繪制柱狀圖展示不同商品類別在不同時(shí)間段的銷售情況。13.（1）應(yīng)用場(chǎng)景：分析天氣情況和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手促銷活動(dòng)對(duì)各門店銷售額的影響。分析目標(biāo)：找出影響銷售額的關(guān)鍵因素，