2025年高職大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)（大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)案例）試題及答案

（考試時(shí)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(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)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)應(yīng)用技術(shù)中，數(shù)據(jù)采集的主要目的是（）A.存儲數(shù)據(jù)B.分析數(shù)據(jù)C.獲取原始數(shù)據(jù)D.傳輸數(shù)據(jù)2.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于大數(shù)據(jù)范疇（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.少量的文本數(shù)據(jù)3.在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)清洗的作用是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.加快數(shù)據(jù)傳輸D.降低數(shù)據(jù)安全性4.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)之間的相似性C.數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.數(shù)據(jù)的分布規(guī)律5.大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)不包括（）A.高可靠性B.高擴(kuò)展性C.低讀寫效率D.容錯(cuò)性強(qiáng)6.對于大數(shù)據(jù)分析，以下哪種算法常用于分類任務(wù)（）A.K-Means算法B.決策樹算法C.回歸算法D.聚類算法7.大數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.使數(shù)據(jù)更美觀B.隱藏?cái)?shù)據(jù)信息C.更直觀地展示數(shù)據(jù)D.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像8.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的特點(diǎn)（）A.數(shù)據(jù)量大B.處理速度快C.數(shù)據(jù)類型單一D.價(jià)值密度低9.在大數(shù)據(jù)安全方面，數(shù)據(jù)加密的作用是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.防止數(shù)據(jù)泄露C.提高數(shù)據(jù)可讀性D.加快數(shù)據(jù)處理10.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別在于（）A.數(shù)據(jù)倉庫用于事務(wù)處理，數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)分析B.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)定期更新C.數(shù)據(jù)倉庫面向主題，數(shù)據(jù)庫面向應(yīng)用D.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)量小，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量大11.大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（）A.疾病預(yù)測B.藥物研發(fā)C.醫(yī)療設(shè)備制造D.醫(yī)療影像分析12.以下哪種技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理（）A.MapReduceB.SparkC.HadoopD.SQL13.在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)標(biāo)注C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)集成14.大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在電商領(lǐng)域的作用不包括（）A.精準(zhǔn)營銷B.客戶流失預(yù)測C.商品生產(chǎn)D.供應(yīng)鏈優(yōu)化15.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用主要是（）A.數(shù)據(jù)存儲B.數(shù)據(jù)挖掘C.數(shù)據(jù)傳輸D.數(shù)據(jù)可視化16.大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)中，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的關(guān)鍵指標(biāo)不包括（）A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)完整性C.數(shù)據(jù)安全性D.數(shù)據(jù)時(shí)效性17.以下哪種數(shù)據(jù)格式常用于大數(shù)據(jù)存儲（）A.XMLB.JSONC.CSVD.以上都是18.大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在教育領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)（）A.個(gè)性化學(xué)習(xí)B.教師評價(jià)C.學(xué)校建設(shè)D.教材編寫19.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)20.在大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)中，數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的選擇不取決于（）A.數(shù)據(jù)量B.數(shù)據(jù)類型C.數(shù)據(jù)價(jià)值D.數(shù)據(jù)顏色第II卷（非選擇題，共60分）二、填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分，請將正確答案填在橫線上。21.大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的核心環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。22.數(shù)據(jù)挖掘算法中的______算法常用于數(shù)據(jù)聚類。23.大數(shù)據(jù)存儲中，常用的分布式數(shù)據(jù)庫有______。24.大數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施包括數(shù)據(jù)加密、______、訪問控制等。25.大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在金融領(lǐng)域可用于風(fēng)險(xiǎn)評估、______等。三、簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分，請簡要回答問題。26.簡述大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)中數(shù)據(jù)清洗的常見方法。27.說明數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟。28.大數(shù)據(jù)可視化有哪些常見的圖表類型？29.闡述大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在交通領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景。四、案例分析題（共15分）答題要求：閱讀以下案例，回答問題。某電商平臺通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，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(shí)間、購買頻率、支付金額等信息。平臺利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)某類商品在特定時(shí)間段的購買量大幅增加，且購買人群主要為年輕女性。平臺進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這些年輕女性購買該商品的原因是受到社交媒體上的熱門推薦影響?；诖朔治鼋Y(jié)果，平臺針對性地推出了促銷活動(dòng)，提高了該商品的銷售額。30.請分析該電商平臺大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的具體流程。（5分）31.從該案例中可以看出大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)對電商平臺有哪些好處？（5分）32.如果你是該電商平臺的數(shù)據(jù)分析師，你認(rèn)為還可以從哪些方面進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值？（5分）五、綜合應(yīng)用題（共15分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。某城市交通管理部門為了緩解交通擁堵問題，計(jì)劃利用大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行交通流量分析和預(yù)測。部門收集了該城市各主要道路的交通流量數(shù)據(jù)，包括車流量、車速、交通事故發(fā)生率等信息。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)早晚高峰時(shí)段某些路段車流量過大，導(dǎo)致交通擁堵嚴(yán)重。同時(shí)，還發(fā)現(xiàn)交通事故發(fā)生率與車速、車流量之間存在一定的關(guān)聯(lián)。33.請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)利用大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)緩解交通擁堵的方案。（8分）34.如何通過大數(shù)據(jù)分析提高交通事故的預(yù)防能力？（7分）答案：1.C2.D3.B4.C5.C6.B7.C8.C9.B10.C11.C12.B13.B14.C15.B16.C17.D18.A19.B20.D21.數(shù)據(jù)存儲22.K-Means23.Cassandra等24.數(shù)據(jù)脫敏25.客戶細(xì)分等26.常見方法有缺失值處理（填充、刪除等）、重復(fù)值處理（刪除重復(fù)記錄）、噪聲數(shù)據(jù)處理（平滑等）、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化等）。27.基本步驟包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法選擇、挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則、評估和解釋結(jié)果。28.常見圖表類型有柱狀圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、地圖、雷達(dá)圖等。29.主要應(yīng)用場景有交通流量預(yù)測、智能交通信號控制、交通事故預(yù)警、公交線路優(yōu)化、停車場管理等。30.先收集用戶購物行為數(shù)據(jù)，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)商品購買規(guī)律及原因，最后基于分析結(jié)果推出促銷活動(dòng)。31.好處有精準(zhǔn)營銷，提高銷售額，了解用戶需求，優(yōu)化商品推薦等。32.可從用戶購買商品關(guān)聯(lián)分析、不同地區(qū)購買差異分析、用戶購買趨勢長期分析等方面挖掘數(shù)據(jù)價(jià)