2025年高職網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)）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4V特征不包括以下哪一項？A.海量的數(shù)據(jù)規(guī)模B.快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)C.高度的精確性D.多樣的數(shù)據(jù)類型2.以下哪種數(shù)據(jù)處理技術(shù)常用于大數(shù)據(jù)的分布式存儲？A.MapReduceB.HadoopC.SparkD.Kafka3.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)的聚類結(jié)果C.數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.數(shù)據(jù)的分類模型4.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的主要目的是？A.使數(shù)據(jù)更美觀B.方便數(shù)據(jù)存儲C.直觀展示數(shù)據(jù)特征D.提高數(shù)據(jù)安全性5.以下哪個是大數(shù)據(jù)存儲中常用的分布式文件系統(tǒng)？A.NTFSB.FAT32C.HDFSD.EXT46.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要以下哪種數(shù)據(jù)？A.只有特征數(shù)據(jù)B.只有標(biāo)簽數(shù)據(jù)C.特征數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)D.無數(shù)據(jù)要求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(wù)攻擊8.以下哪種算法常用于大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)？A.K-MeansB.DBSCANC.NaiveBayesD.Apriori9.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.增加數(shù)據(jù)量C.提高數(shù)據(jù)可讀性D.加密數(shù)據(jù)10.大數(shù)據(jù)平臺中，用于實時流數(shù)據(jù)處理的框架是？A.StormB.FlinkC.SamzaD.以上都是11.以下關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法，錯誤的是？A.大數(shù)據(jù)具有價值密度高的特點B.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷C.大數(shù)據(jù)的處理需要高性能的計算資源D.大數(shù)據(jù)可以來自多種數(shù)據(jù)源12.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要用于？A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)分組C.數(shù)據(jù)預(yù)測D.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)13.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包括？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)清理14.以下哪種技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的實時查詢？A.HBaseB.CassandraC.DruidD.以上都可以15.機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法適用于以下哪種情況？A.已知標(biāo)簽數(shù)據(jù)B.未知標(biāo)簽數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)量較小D.數(shù)據(jù)維度較低16.大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)中，常用的差分隱私方法是？A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密B.對數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)化處理C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行備份17.以下哪個是大數(shù)據(jù)分析中常用的編程語言？A.JavaB.PythonC.C++D.以上都是18.數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹算法主要用于？A.數(shù)據(jù)分類和預(yù)測B.數(shù)據(jù)聚類C.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.數(shù)據(jù)降維19.大數(shù)據(jù)平臺中，用于批處理計算的框架是？A.MapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm20.以下關(guān)于大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系，正確的是？A.大數(shù)據(jù)是云計算的基礎(chǔ)B.云計算是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)C.大數(shù)據(jù)與云計算沒有關(guān)系D.大數(shù)據(jù)與云計算相互獨立第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。21.大數(shù)據(jù)的三個主要特征是數(shù)據(jù)量大、______、數(shù)據(jù)類型多樣。22.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、______等。23.機(jī)器學(xué)習(xí)中，根據(jù)數(shù)據(jù)是否有標(biāo)簽可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和______。24.大數(shù)據(jù)存儲中，常用的分布式數(shù)據(jù)庫有______、Cassandra等。25.數(shù)據(jù)可視化的常用工具包括Tableau、______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。26.簡述大數(shù)據(jù)分析的一般流程。27.說明MapReduce的工作原理。28.什么是數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？29.簡述大數(shù)據(jù)安全的主要措施。（三）材料分析題（共10分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括購買商品的種類、時間、金額等。通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)用戶在購買了某款手機(jī)后，往往會在一段時間內(nèi)購買手機(jī)殼、耳機(jī)等配件。同時，還發(fā)現(xiàn)不同年齡段的用戶購買商品的偏好存在差異。問題：3０.請分析該電商平臺的數(shù)據(jù)挖掘可以得到哪些有價值的信息？（四）案例分析題（共15分）答題要求：閱讀以下案例，回答問題。案例：某企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析方面進(jìn)行了一系列嘗試。通過收集生產(chǎn)過程中的各種數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運行參數(shù)、原材料消耗等，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)了設(shè)備故障的潛在規(guī)律。提前對設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，減少了設(shè)備故障的發(fā)生，提高了生產(chǎn)效率。同時，通過分析銷售數(shù)據(jù)，了解了不同地區(qū)、不同客戶群體的購買行為，制定了更精準(zhǔn)的營銷策略，銷售額大幅增長。問題：31.請闡述該企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景及取得的效果。32.分析該企業(yè)大數(shù)據(jù)分析成功的原因。（五）論述題（共5分）答題要求：本大題共1小題。闡述你對大數(shù)據(jù)在未來社會發(fā)展中作用的理解。答案：1.C2.B3.C4.C5.C6.C7.C8.C9.A10.D11.A12.B13.C14.D15.B16.B17.D18.A19.A20.B21.數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度快22.數(shù)據(jù)降維23.半監(jiān)督學(xué)習(xí)24.HBase25.PowerBI26.大數(shù)據(jù)分析一般流程包括：數(shù)據(jù)采集，從多種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理，進(jìn)行清理去除噪聲等；數(shù)據(jù)分析，運用各種算法挖掘數(shù)據(jù)價值；數(shù)據(jù)可視化，直觀展示分析結(jié)果。27.MapReduce將計算任務(wù)分解為Map和Reduce兩個階段。Map階段將輸入數(shù)據(jù)分割并進(jìn)行初步處理，Reduce階段對Map階段的結(jié)果進(jìn)行匯總和進(jìn)一步處理。28.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法是根據(jù)已知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)構(gòu)建分類模型，用于預(yù)測未知數(shù)據(jù)的標(biāo)簽類別。29.大數(shù)據(jù)安全措施包括數(shù)據(jù)加密防止泄露，身份認(rèn)證授權(quán)確保訪問安全，數(shù)據(jù)備份防止丟失，入侵檢測防范攻擊等。30.可得到用戶購買行為關(guān)聯(lián)信息，如買手機(jī)后常買配件；還能了解不同年齡段用戶商品偏好差異，有助于精準(zhǔn)營銷和商品推薦。31.應(yīng)用場景：生產(chǎn)過程中利用設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)測故障維護(hù)設(shè)備；銷售方面分析數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)營銷策略。效果：提高生產(chǎn)效率，減少設(shè)備故障；銷售額大幅增長。32.成功原因：重視數(shù)據(jù)收集整合，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘規(guī)律，將分析結(jié)果應(yīng)用于生產(chǎn)銷售實際，實現(xiàn)降本增效和業(yè)務(wù)增長。33