2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）技術(shù)基礎(chǔ)操作試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿(mǎn)分100分）班級(jí)______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(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)。1.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.大量化B.多樣化C.低價(jià)值密度D.高時(shí)效性2.以下哪種數(shù)據(jù)類(lèi)型不屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.數(shù)據(jù)庫(kù)表中的數(shù)據(jù)B.XML數(shù)據(jù)C.文本文件中的固定格式數(shù)據(jù)D.JSON數(shù)據(jù)3.數(shù)據(jù)采集的方法不包括（）A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)B.傳感器采集C.人工錄入D.數(shù)據(jù)加密4.以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)清洗？（）A.HadoopB.SparkC.Python中的pandasD.MySQL5.數(shù)據(jù)集成的主要目的是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.合并不同來(lái)源的數(shù)據(jù)D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密6.關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法，以下說(shuō)法正確的是（）A.決策樹(shù)算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)B.聚類(lèi)算法不需要預(yù)先定義類(lèi)別C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法不能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.回歸算法主要用于分類(lèi)問(wèn)題7.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)不包括（）A.高可靠性B.高可擴(kuò)展性C.低并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)D.高效的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)8.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)？（）A.OracleB.MySQLC.MongoDBD.SQLite9.數(shù)據(jù)可視化的作用不包括（）A.更直觀(guān)地展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律C.隱藏?cái)?shù)據(jù)中的問(wèn)題D.輔助決策10.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)分析的流程步驟？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.模型選擇與訓(xùn)練C.數(shù)據(jù)備份D.結(jié)果評(píng)估與可視化11.對(duì)于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，以下哪種技術(shù)用于資源管理和調(diào)度？（）A.MapReduceB.HBaseC.YARND.Kafka12.數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施不包括（）A.數(shù)據(jù)加密B.用戶(hù)認(rèn)證C.數(shù)據(jù)共享公開(kāi)D.訪(fǎng)問(wèn)控制13.以下哪種編程語(yǔ)言在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛？（）A.JavaB.C++C.PythonD.VisualBasic14.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架不包括（）A.StormB.FlinkC.HiveD.SparkStreaming15.大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（）A.疾病預(yù)測(cè)B.醫(yī)療影像分析C.藥品研發(fā)D.醫(yī)院行政管理16.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)不包括（）A.面向主題B.集成性C.實(shí)時(shí)更新D.數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化17.以下哪種算法用于數(shù)據(jù)降維？（）A.支持向量機(jī)B.主成分分析C.樸素貝葉斯D.K近鄰算法18.大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（）A.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)B.客戶(hù)關(guān)系管理C.物流配送優(yōu)化D.商品設(shè)計(jì)19.關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.Hadoop核心包括HDFS和MapReduceB.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具C.Pig是一種面向過(guò)程的腳本語(yǔ)言D.Sqoop用于在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop之間傳輸數(shù)據(jù)20.大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（）A.個(gè)性化學(xué)習(xí)B.教學(xué)質(zhì)量評(píng)估C.校園安全監(jiān)控D.課程內(nèi)容編寫(xiě)第II卷（非選擇題，共60分）答題要求：請(qǐng)根據(jù)題目要求，在答題區(qū)域內(nèi)作答，答案應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，條理清晰。二、填空題（每空2分，共10分）1.大數(shù)據(jù)處理的一般流程包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)挖掘、______和數(shù)據(jù)可視化。2.數(shù)據(jù)清洗主要解決數(shù)據(jù)中的______、______和不一致性等問(wèn)題。3.分布式計(jì)算框架MapReduce主要包括______和______兩個(gè)階段。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中分類(lèi)算法的主要作用，并列舉兩種常見(jiàn)分類(lèi)算法。2.說(shuō)明大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中分布式文件系統(tǒng)HDFS的工作原理。四、材料分析題（每題15分，共15分）材料：在某電商平臺(tái)，每天都會(huì)產(chǎn)生海量的用戶(hù)交易數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)ID、商品ID、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量、支付金額等。平臺(tái)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以?xún)?yōu)化商品推薦策略，提高用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率。問(wèn)題：請(qǐng)你根據(jù)上述材料，設(shè)計(jì)一個(gè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行商品推薦策略?xún)?yōu)化的方案，包括數(shù)據(jù)處理的主要步驟和采用的相關(guān)技術(shù)。五、綜合應(yīng)用題（每題15分，共15分）材料：某城市交通管理部門(mén)收集了一段時(shí)間內(nèi)的交通流量數(shù)據(jù)，包括不同路段的車(chē)流量、車(chē)速、交通事故發(fā)生次數(shù)等。現(xiàn)要求利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析該城市交通擁堵情況，并提出改善建議。問(wèn)題：請(qǐng)你詳細(xì)闡述如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析，以及可能得出的改善建議。答案：1.C2.B3.D4.C5.C6.B7.C8.C9.C10.C11.C12.C13.C14.C15.D16.C17.B18.D19.C20.D填空題答案：1.數(shù)據(jù)集成、結(jié)果評(píng)估2.缺失值、重復(fù)值3.Map、Reduce簡(jiǎn)答題答案：1.分類(lèi)算法的主要作用是根據(jù)已知類(lèi)別數(shù)據(jù)建立分類(lèi)模型，對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行類(lèi)別預(yù)測(cè)。常見(jiàn)分類(lèi)算法有決策樹(shù)算法、支持向量機(jī)算法。2.HDFS由NameNode和DataNode組成。NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間，維護(hù)文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)。DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊?？蛻?hù)端向NameNode請(qǐng)求數(shù)據(jù)，NameNode返回?cái)?shù)據(jù)塊所在的DataNode列表，客戶(hù)端再?gòu)膶?duì)應(yīng)DataNode讀取數(shù)據(jù)。材料分析題答案：數(shù)據(jù)處理步驟：首先采集交易數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行清洗，去除重復(fù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。接著進(jìn)行集成，將不同來(lái)源數(shù)據(jù)整合。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，基于用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)歷史進(jìn)行聚類(lèi)分析。采用推薦算法如協(xié)同過(guò)濾算法為用戶(hù)推薦商品。相關(guān)技術(shù)：Hadoop用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，Spark提供高效計(jì)算框架，Python中的pandas用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，Mahout提供關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類(lèi)算法等。綜合應(yīng)