2025年大學(xué)（計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)）大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論試題及答案

（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：每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。(總共8題，每題5分)1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Validity2.以下哪種算法不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.線性回歸3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的組件是（）A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.Spark4.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性C.數(shù)據(jù)的聚類情況D.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則5.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)處理框架？（）A.FlinkB.KafkaC.StormD.TensorFlow6.關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.不遵循傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的ACID原則B.適合處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)C.通常具有高可擴(kuò)展性D.完全不支持SQL查詢7.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.使數(shù)據(jù)更美觀B.展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì)C.隱藏?cái)?shù)據(jù)的細(xì)節(jié)D.減少數(shù)據(jù)量8.以下哪種技術(shù)用于實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理？（）A.HadoopB.SparkStreamingC.HiveD.Pig第II卷（非選擇題共60分）二、填空題（每題4分，共20分）1.大數(shù)據(jù)處理流程一般包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估指標(biāo)，對(duì)于分類問題常用的有準(zhǔn)確率、召回率、______等。3.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，它提供了一種類似______的查詢語言。4.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法主要用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的______。5.分布式計(jì)算框架MapReduce主要由Map和______兩個(gè)階段組成。三、簡答題（每題10分，共20分）1.簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用。2.請(qǐng)解釋什么是數(shù)據(jù)挖掘，并說明數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有哪些。四、材料分析題（每題10分，共20分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括購買時(shí)間、購買商品、購買金額等。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)用戶在周末的購買金額明顯高于工作日。同時(shí)，還發(fā)現(xiàn)購買某類商品的用戶往往也會(huì)購買另一類相關(guān)商品。1.請(qǐng)分析該電商平臺(tái)是如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)現(xiàn)用戶在周末購買金額高這一現(xiàn)象的？2.對(duì)于發(fā)現(xiàn)的購買兩類相關(guān)商品的用戶關(guān)系，電商平臺(tái)可以采取哪些營銷策略？五、綜合應(yīng)用題（每題20分，共20分）假設(shè)你是一家互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)分析師，公司擁有用戶的瀏覽記錄、搜索記錄等數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)方案，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶的興趣愛好，以便為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。要求：簡述所使用的技術(shù)和方法，以及具體的分析步驟。答案：第I卷答案1.D2.C3.A4.B5.D6.D7.B8.B第II卷答案二、填空題答案1.數(shù)據(jù)預(yù)處理2.F1值3.SQL4.類別5.Reduce三、簡答題答案1.大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用包括：精準(zhǔn)營銷，通過分析用戶購買行為和偏好，推送個(gè)性化商品推薦；庫存管理，根據(jù)銷售數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)商品需求，優(yōu)化庫存；客戶關(guān)系管理，了解客戶需求和滿意度，提高客戶忠誠度；供應(yīng)鏈優(yōu)化，分析物流數(shù)據(jù)，提高配送效率等。2.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取隱含的、潛在的、有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。主要任務(wù)包括：分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)、趨勢(shì)分析等。四、材料分析題答案1.電商平臺(tái)通過收集大量用戶的購物數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)不同時(shí)間段（如周末和工作日）的購買金額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和對(duì)比分析，從而發(fā)現(xiàn)用戶在周末購買金額明顯高于工作日這一現(xiàn)象。2.電商平臺(tái)可以采取的營銷策略有：針對(duì)購買兩類相關(guān)商品的用戶，在推薦頁面同時(shí)展示這兩類商品，進(jìn)行關(guān)聯(lián)銷售；設(shè)置購買其中一類商品后，優(yōu)惠購買另一類商品的活動(dòng)；向購買其中一類商品的用戶推送另一類商品的促銷信息等。五、綜合應(yīng)用題答案可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類算法，如決策樹、支持向量機(jī)等來分析用戶的瀏覽記錄和搜索記錄。具體步驟如下：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括清洗、特征提取等。然后將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)