2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）大數(shù)據(jù)分析案例實務(wù)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30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3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)分析的基礎(chǔ)步驟不包括以下哪一項？A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)預(yù)處理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格式的數(shù)據(jù)C.文本文件中的固定格式數(shù)據(jù)D.JSON格式的數(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)什么？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)的聚類結(jié)果D.數(shù)據(jù)的分類模型4.以下哪個算法常用于大數(shù)據(jù)分類任務(wù)？A.K-Means算法B.Apriori算法C.C4.5算法D.PageRank算法5.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的目的不包括以下哪一項？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.修復(fù)缺失值C.提取特征D.處理噪聲數(shù)據(jù)6.對于大數(shù)據(jù)存儲，以下哪種存儲方式不適合海量數(shù)據(jù)的快速讀寫？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.分布式文件系統(tǒng)C.云存儲D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫7.數(shù)據(jù)可視化的主要作用不包括以下哪一項？A.直觀展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律C.進行數(shù)據(jù)建模D.輔助決策8.以下哪個是大數(shù)據(jù)分析中常用的分布式計算框架？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.以上都是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.保證數(shù)據(jù)的完整性C.增強數(shù)據(jù)的準確性D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值10.以下哪種數(shù)據(jù)分析方法不屬于探索性數(shù)據(jù)分析？A.繪制直方圖B.計算均值C.建立回歸模型D.觀察數(shù)據(jù)分布第II卷（非選擇題共70分）11.（共10分）簡述大數(shù)據(jù)分析的主要流程，并說明每個流程的關(guān)鍵任務(wù)。12.（共15分）請解釋數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法，并舉例說明一種常用的聚類算法及其應(yīng)用場景。13.（共15分）在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些主要環(huán)節(jié)？請分別闡述每個環(huán)節(jié)的作用和處理方法。14.（共20分）材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物行為數(shù)據(jù)，包括購買商品種類、購買時間、購買金額等。問題：請設(shè)計一個數(shù)據(jù)分析方案，利用這些數(shù)據(jù)分析用戶的購買行為特征，例如購買頻率、購買高峰時段等，并提出相應(yīng)的營銷策略建議。15.（共20分）材料：某社交網(wǎng)絡(luò)平臺積累了海量用戶的社交關(guān)系數(shù)據(jù)，如好友列表、互動記錄等。問題：請分析如何利用這些數(shù)據(jù)進行社交影響力分析，找出平臺上具有較高影響力的用戶，并說明分析結(jié)果對平臺運營的意義。答案：1.C2.D3.B4.C5.C6.A7.C8.D9.A10.C11.大數(shù)據(jù)分析主要流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)采集關(guān)鍵任務(wù)是從多種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理包括清洗、集成、轉(zhuǎn)換等，清洗去除重復(fù)、缺失值等，集成合并多源數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換進行格式等轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)分析運用統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘算法等發(fā)現(xiàn)規(guī)律等；數(shù)據(jù)可視化將分析結(jié)果直觀展示。12.聚類算法是將數(shù)據(jù)對象分組，使同一組內(nèi)對象相似度高，不同組間相似度低。常用K-Means算法，應(yīng)用場景如客戶細分，將客戶按特征聚類，針對不同聚類制定差異化營銷策略；文檔分類，將文檔按主題聚類等。13.數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)及作用和方法：數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)數(shù)據(jù)、修復(fù)缺失值、處理噪聲數(shù)據(jù)，方法有刪除重復(fù)行、填充缺失值等；數(shù)據(jù)集成，合并多源數(shù)據(jù)，方法有數(shù)據(jù)融合工具；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，進行格式轉(zhuǎn)換等，方法有數(shù)據(jù)標準化等；數(shù)據(jù)歸約，減少數(shù)據(jù)量，方法有屬性子集選擇等。14.數(shù)據(jù)分析方案：首先按用戶ID統(tǒng)計購買次數(shù)分析購買頻率；按購買時間分組統(tǒng)計各時段購買金額找出高峰時段。營銷策略建議：針對購買頻率高的用戶定期推送優(yōu)惠信息；在購買高峰時段加大廣告投放等。15.社交影響力分析可通過計算節(jié)點度中心