2025年高職大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)（大數(shù)據(jù)應(yīng)用）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：本大題共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。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項？（）A.大量化B.多樣化C.快速化D.虛擬化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4.以下哪個算法是用于數(shù)據(jù)分類的？（）A.K-Means算法B.Apriori算法C.決策樹算法D.回歸算法5.大數(shù)據(jù)存儲的主要挑戰(zhàn)不包括（）。A.存儲容量B.數(shù)據(jù)安全C.數(shù)據(jù)處理速度D.數(shù)據(jù)格式多樣性6.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.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.增加數(shù)據(jù)維度7.以下哪種技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的實時處理？（）A.HadoopB.SparkC.MySQLD.Oracle8.數(shù)據(jù)可視化的主要作用不包括（）。A.更直觀地展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律C.提高數(shù)據(jù)存儲效率D.輔助決策9.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的目的是（）。A.減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率B.增加數(shù)據(jù)量，豐富分析結(jié)果C.改變數(shù)據(jù)分布D.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量10.以下哪個不是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的領(lǐng)域？（）A.醫(yī)療健康B.金融服務(wù)C.傳統(tǒng)制造業(yè)D.教育11.數(shù)據(jù)倉庫的主要特點不包括（）。A.面向主題B.集成性C.實時性D.數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定12.機器學習中的監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的主要區(qū)別在于（）。A.是否有標注數(shù)據(jù)B.算法復(fù)雜度C.數(shù)據(jù)量大小D.處理數(shù)據(jù)的方式13.大數(shù)據(jù)安全防護的措施不包括（）。A.數(shù)據(jù)加密B.用戶認證C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)共享14.以下哪種數(shù)據(jù)處理框架適合處理離線批處理任務(wù)？（）A.StormB.FlinkC.HadoopMapReduceD.Kafka15.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要用于（）。A.將數(shù)據(jù)劃分成不同的組B.預(yù)測數(shù)據(jù)的未來值C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.對數(shù)據(jù)進行分類16.大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)通常不包括以下哪個層次？（）A.數(shù)據(jù)采集層B.數(shù)據(jù)傳輸層C.數(shù)據(jù)展示層D.數(shù)據(jù)銷毀層17.以下哪個工具可用于大數(shù)據(jù)的分布式計算？（）A.PythonB.RC.ScalaD.HBase18.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)不包括（）。A.數(shù)據(jù)定義B.數(shù)據(jù)監(jiān)控C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)改進19.大數(shù)據(jù)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（）。A.交通流量預(yù)測B.智能駕駛C.道路建設(shè)規(guī)劃D.車輛銷售預(yù)測20.數(shù)據(jù)挖掘中的異常檢測算法主要用于發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)中的正常模式B.數(shù)據(jù)中的異常點C.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則D.數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系第II卷（非選擇題，共60分）21.（10分）簡述大數(shù)據(jù)的定義及其主要特點。22.（10分）請說明數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有哪些，并舉例說明其中一項任務(wù)的應(yīng)用場景。23.（10分）描述大數(shù)據(jù)存儲面臨的挑戰(zhàn)以及常見的存儲解決方案。24.（15分）材料：某電商平臺積累了大量用戶購買數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等。現(xiàn)在該平臺希望通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化商品推薦策略。問題：請你設(shè)計一個基于這些數(shù)據(jù)的商品推薦方案，說明主要步驟和使用的數(shù)據(jù)分析方法。25.（15分）材料：某醫(yī)院收集了患者的病歷數(shù)據(jù)，包括患者基本信息、癥狀表現(xiàn)、診斷結(jié)果、治療方案等。醫(yī)院想要利用這些數(shù)據(jù)提高醫(yī)療質(zhì)量和輔助決策。問題：請闡述如何運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對這些病歷數(shù)據(jù)進行分析，以實現(xiàn)醫(yī)院的目標，給出具體的分析思路和可能用到的技術(shù)。答案：1.D2.B3.B4.C5.C6.D7.B8.C9.A10.C11.C12.A13.D14.C15.A16.D17.C18.C19.D20.B21.大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。其主要特點包括大量化，數(shù)據(jù)規(guī)模巨大；多樣化，數(shù)據(jù)類型繁多，如結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；快速化，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快；價值密度低，大量數(shù)據(jù)中真正有價值的部分相對較少。22.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類、預(yù)測、異常檢測等。例如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，應(yīng)用場景如超市通過分析顧客購買商品的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購買，從而進行關(guān)聯(lián)商品推薦。23.大數(shù)據(jù)存儲面臨的挑戰(zhàn)有存儲容量需求大、數(shù)據(jù)安全問題、數(shù)據(jù)格式多樣難以統(tǒng)一存儲等。常見存儲解決方案有分布式文件系統(tǒng)如Hadoop的HDFS，可實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲；NoSQL數(shù)據(jù)庫，適用于存儲非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如MongoDB；云存儲，可提供靈活的存儲擴展和便捷的數(shù)據(jù)管理。24.首先收集用戶購買數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)和錯誤數(shù)據(jù)。然后利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，找出經(jīng)常一起購買的商品組合。對于每個用戶，根據(jù)其歷史購買記錄，推薦與已購買商品關(guān)聯(lián)度高的其他商品。還可以結(jié)合用戶畫像，分析用戶的偏好和行為模式，進一步精準推薦。25.可以先對病歷數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)