2025年高職第二學(xué)年（大數(shù)據(jù)技術(shù)）大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用試題及答案

（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.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)分類(lèi)？（）A.K-Means算法B.決策樹(shù)算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.回歸算法3.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪個(gè)步驟？（）A.缺失值處理B.噪聲數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.重復(fù)數(shù)據(jù)處理4.以下哪個(gè)是分布式文件系統(tǒng)？（）A.HDFSB.MySQLC.OracleD.Redis5.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括（）A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用不包括（）A.直觀展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律C.提高數(shù)據(jù)安全性D.輔助決策7.以下哪種編程語(yǔ)言在大數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用廣泛？（）A.JavaB.PythonC.C++D.C8.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)性D.當(dāng)前值和歷史值9.機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于（）A.有標(biāo)記數(shù)據(jù)B.無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)C.模型評(píng)估D.模型選擇10.以下哪個(gè)是大數(shù)據(jù)分析的常用工具？（）A.ExcelB.PhotoshopC.MatlabD.Spark11.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的不包括（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.便于后續(xù)分析C.增加數(shù)據(jù)量D.減少數(shù)據(jù)冗余12.聚類(lèi)算法中，K-Means算法的K指的是（）A.聚類(lèi)的類(lèi)別數(shù)B.數(shù)據(jù)的維度C.迭代次數(shù)D.樣本數(shù)量13.大數(shù)據(jù)分析的流程不包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)銷(xiāo)售D.數(shù)據(jù)分析14.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.MongoDBB.CassandraC.MySQLD.HBase15.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法是（）A.Apriori算法B.PageRank算法C.HITS算法D.蟻群算法16.機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，用于回歸預(yù)測(cè)的是（）A.支持向量機(jī)B.線性回歸C.K近鄰算法D.樸素貝葉斯算法17.大數(shù)據(jù)分析中，流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)不包括（）A.實(shí)時(shí)性B.無(wú)限性C.低價(jià)值性D.快速處理18.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)可視化的圖表類(lèi)型？（）A.柱狀圖B.折線圖C.思維導(dǎo)圖D.餅圖19.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別不包括（）A.數(shù)據(jù)來(lái)源B.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置D.數(shù)據(jù)更新頻率20.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全面臨的威脅不包括（）A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)濫用第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)清洗的主要方法及步驟。22.（10分）請(qǐng)說(shuō)明K-Means算法的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。23.（10分）論述數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中的重要性及常見(jiàn)的可視化工具。24.（15分）閱讀以下材料：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，電商行業(yè)的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)。某電商平臺(tái)收集了大量用戶(hù)的購(gòu)物行為數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)金額等。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)偏好、消費(fèi)習(xí)慣等。問(wèn)題：請(qǐng)你根據(jù)上述材料，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，以幫助該電商平臺(tái)更好地了解用戶(hù)，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。25.（15分）閱讀以下材料：某企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生了大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等。這些數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)了解設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、預(yù)測(cè)設(shè)備故障具有重要意義。問(wèn)題：請(qǐng)闡述如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)這些設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的預(yù)測(cè)和預(yù)防。答案：1.C2.B3.C4.A5.C6.C7.B8.C9.A10.D11.C12.A13.C14.C15.A16.B17.C18.C19.C2.A21.數(shù)據(jù)清洗的主要方法及步驟：首先是缺失值處理，可采用刪除法，直接刪除含有缺失值的記錄；也可用插補(bǔ)法，如均值插補(bǔ)、中位數(shù)插補(bǔ)等。其次是噪聲數(shù)據(jù)處理，可使用分箱法，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分箱后平滑處理；也可用聚類(lèi)法，將噪聲數(shù)據(jù)聚類(lèi)到合適的簇中。然后是重復(fù)數(shù)據(jù)處理，通過(guò)數(shù)據(jù)匹配等方式找出并刪除重復(fù)記錄。22.K-Means算法原理：先隨機(jī)選擇K個(gè)聚類(lèi)中心，然后計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類(lèi)中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類(lèi)中心所在的簇中。接著重新計(jì)算每個(gè)簇的中心，不斷迭代，直到聚類(lèi)結(jié)果穩(wěn)定。應(yīng)用場(chǎng)景：常用于客戶(hù)細(xì)分、圖像分割、文檔分類(lèi)等領(lǐng)域。23.數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中的重要性：能直觀展示數(shù)據(jù)，讓復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得易懂；可幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律和趨勢(shì)，輔助決策。常見(jiàn)可視化工具：如Tableau，操作簡(jiǎn)單，功能強(qiáng)大；還有Echarts，是基于JavaScript的開(kāi)源可視化庫(kù)，可實(shí)現(xiàn)多種圖表展示。24.數(shù)據(jù)分析方案：首先收集更多用戶(hù)相關(guān)數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄等。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值和異常值。接著運(yùn)用聚類(lèi)算法對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，了解不同類(lèi)型用戶(hù)的特點(diǎn)。再通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出用戶(hù)常一起購(gòu)買(mǎi)的商品組合。最后根據(jù)分析結(jié)果，針對(duì)性地推薦商品，優(yōu)化商品布局，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。25.運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)