2025年大學（計算機科學與技術）大數(shù)據(jù)技術導論基礎綜合測試卷及答案

（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.大數(shù)據(jù)的特點不包括以下哪一項？A.大量化B.多樣化C.低價值密度D.高時效性2.以下哪種數(shù)據(jù)處理技術常用于大數(shù)據(jù)的批量處理？A.MapReduceB.SparkC.HBaseD.Cassandra3.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要用于什么？A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)關聯(lián)分析C.數(shù)據(jù)分組D.數(shù)據(jù)預測4.大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)的典型代表是？A.FAT32B.NTFSC.HDFSD.EXT45.以下哪個不是大數(shù)據(jù)分析的常用工具？A.PythonB.RC.SQLServerD.Matlab6.關于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，以下說法錯誤的是？A.Hadoop包含HDFS和MapReduceB.Pig是一種高級腳本語言C.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具D.ZooKeeper用于協(xié)調集群中各個節(jié)點的狀態(tài)7.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.拒絕服務攻擊8.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是？A.讓數(shù)據(jù)更美觀B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢C.節(jié)省數(shù)據(jù)存儲空間D.提高數(shù)據(jù)處理速度9.以下哪種算法是監(jiān)督學習算法？A.K-MeansB.決策樹C.主成分分析D.奇異值分解10.實時數(shù)據(jù)處理框架中，具有低延遲、高吞吐量特點的是？A.StormB.FlinkC.KafkaD.RabbitMQ11.大數(shù)據(jù)應用場景不包括以下哪類？A.金融風控B.醫(yī)療影像診斷C.個人文檔編輯D.交通流量預測12.數(shù)據(jù)清洗主要解決數(shù)據(jù)中的什么問題？A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)冗余C.數(shù)據(jù)錯誤D.以上都是13.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲結構化大數(shù)據(jù)？A.MongoDBB.Neo4jC.RedisD.Oracle14.機器學習中的模型評估指標，用于衡量分類模型準確性的是？A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差15.大數(shù)據(jù)技術中，用于數(shù)據(jù)采集工具的是？A.FlumeB.SqoopC.ChukwaD.以上都是16.關于NoSQL數(shù)據(jù)庫，以下說法正確的是？A.不支持SQL查詢B.不適合存儲結構化數(shù)據(jù)C.具有高可擴展性D.數(shù)據(jù)一致性強17.在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理的第一步通常是？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)抽取C.數(shù)據(jù)清理D.數(shù)據(jù)轉換18.以下哪種技術用于大數(shù)據(jù)的實時流計算？A.StormB.HadoopC.HiveD.SparkStreaming19.數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘主要發(fā)現(xiàn)什么？A.數(shù)據(jù)之間的因果關系B.數(shù)據(jù)之間的相關性C.數(shù)據(jù)的分類關系D.數(shù)據(jù)的聚類關系20.大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展趨勢不包括？A.更加注重隱私保護B.與人工智能深度融合C.逐漸被傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫取代D.支持更多類型的數(shù)據(jù)處理第II卷（非選擇題共60分）（一）填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請在橫線上填寫正確答案。1.大數(shù)據(jù)的三個V特點是指______、______、______。2.數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則形如______。3.分布式計算框架Spark的核心組件包括______、______、______、______。4.大數(shù)據(jù)安全防護的主要手段有______、______、______等。5.數(shù)據(jù)可視化的常見圖表類型有______、______、______等。（二）簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡要回答問題。1.簡述MapReduce的工作原理。2.什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘的主要任務有哪些？3.說明分布式文件系統(tǒng)HDFS的優(yōu)點。4.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理包括哪些步驟？（三）論述題（共15分）答題要求：本大題共1小題，15分。論述大數(shù)據(jù)在某一領域的應用及面臨的挑戰(zhàn)。（四）材料分析題（共10分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。材料：在某電商平臺的大數(shù)據(jù)分析中，通過對用戶購買行為數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)購買某品牌手機的用戶往往還會購買手機殼和耳機。平臺利用這一關聯(lián)規(guī)則進行精準營銷，向購買該品牌手機的用戶推薦手機殼和耳機，提高了銷售額。同時，平臺也面臨著數(shù)據(jù)安全問題，如用戶信息泄露的風險。問題：1.該電商平臺利用了大數(shù)據(jù)的什么技術來進行精準營銷？（5分）2.針對數(shù)據(jù)安全問題，電商平臺可以采取哪些措施？（5分）（五）算法設計題（共5分）答題要求：設計一個簡單的數(shù)據(jù)挖掘算法步驟，用于找出學生成績數(shù)據(jù)中成績最高的前三位學生。答案：第I卷答案1.C2.A3.C4.C5.D6.B7.C8.B9.B10.B11.C12.D13.D14.A15.D16.C17.C18.D19.B20.C第II卷答案（一）填空題答案1.大量化、多樣化、快速化（或高速化）2.X->Y[support,confidence]3.SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX4.數(shù)據(jù)加密、身份認證、訪問控制5.柱狀圖、折線圖、餅圖（二）簡答題答案1.MapReduce的工作原理：將輸入數(shù)據(jù)劃分為多個數(shù)據(jù)塊，由Map任務并行處理這些數(shù)據(jù)塊，將數(shù)據(jù)轉換為鍵值對形式。Map任務完成后，Reduce任務會收集相同鍵的鍵值對，并進行聚合處理，最終輸出結果。2.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的知識和信息的過程。主要任務包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測、趨勢分析等。3.HDFS的優(yōu)點：高容錯性、可擴展性強、適合批處理、支持流式數(shù)據(jù)訪問。4.數(shù)據(jù)預處理步驟包括：數(shù)據(jù)清理（處理缺失值、錯誤值等）、數(shù)據(jù)集成（合并多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)轉換（如數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)離散化等）、數(shù)據(jù)歸約（減少數(shù)據(jù)量但保持數(shù)據(jù)特征）。（三）論述題答案例如大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用：通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括病歷、影像等，可輔助疾病診斷，預測疾病發(fā)展趨勢，優(yōu)化治療方案。面臨的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質量參差不齊，數(shù)據(jù)安全和隱私保護要求高，不同醫(yī)療機構數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)分析技術和人才短缺等。（四）材料分析題答案1.利用了數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘技術。2.措施：加強數(shù)據(jù)加密技術，對用戶信息進行加密存儲和傳輸；完善身份認證機制，確保只有授權用戶能訪問數(shù)據(jù)；建立嚴格的訪問控制策略，限制對用戶信息的訪問權限；定期進行安全審計和漏洞掃描，及時發(fā)現(xiàn)并修復