2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（大數(shù)據(jù)應(yīng)用）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分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)填在括號(hào)內(nèi)。1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Veracity2.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(kù)表中的數(shù)據(jù)B.XML文件數(shù)據(jù)C.純文本文件中的數(shù)據(jù)D.網(wǎng)頁(yè)中的文本信息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)（）。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)的聚類情況D.數(shù)據(jù)的分類模式4.大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop的核心組件不包括（）。A.HDFSB.MapReduceC.HBaseD.YARN5.下列算法中，屬于分類算法的是（）。A.K-MeansB.DBSCANC.NaiveBayesD.Apriori6.數(shù)據(jù)清洗的主要目的不包括（）。A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.填補(bǔ)缺失值C.提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.增加數(shù)據(jù)的維度7.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理一般采用的技術(shù)是（）。A.批處理B.流處理C.分布式處理D.并行處理8.大數(shù)據(jù)可視化的主要作用不包括（）。A.更直觀地展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)C.隱藏?cái)?shù)據(jù)的重要信息D.幫助用戶做出決策9.以下哪個(gè)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)？（）A.高可擴(kuò)展性B.支持SQL查詢語(yǔ)言C.靈活的數(shù)據(jù)模型D.高性能10.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于（）。A.是否有標(biāo)注數(shù)據(jù)B.算法的復(fù)雜度C.處理數(shù)據(jù)的規(guī)模D.學(xué)習(xí)的時(shí)間長(zhǎng)短11.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要功能不包括（）。A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新12.以下哪種技術(shù)常用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？（）A.固態(tài)硬盤B.磁帶庫(kù)C.分布式文件系統(tǒng)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)13.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.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)值D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘14.大數(shù)據(jù)安全面臨的主要挑戰(zhàn)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)訪問(wèn)控制15.以下哪個(gè)是大數(shù)據(jù)分析的常用工具？（）A.ExcelB.PhotoshopC.MatlabD.Spark16.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)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)集成17.深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括（）。A.輸入層、隱藏層、輸出層B.數(shù)據(jù)層、模型層、結(jié)果層C.特征層、分類層、預(yù)測(cè)層D.訓(xùn)練層、測(cè)試層、評(píng)估層18.大數(shù)據(jù)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19.以下哪種數(shù)據(jù)格式適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.JSONB.CSVC.XMLD.以上都是20.數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析主要用于（）。A.預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)B.分類數(shù)據(jù)C.聚類數(shù)據(jù)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘第II卷（非選擇題，共60分）21.（10分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的概念及其對(duì)當(dāng)今社會(huì)的重要意義。22.（10分）請(qǐng)說(shuō)明數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，并舉例說(shuō)明其中一種任務(wù)在實(shí)際中的應(yīng)用。23.（10分）闡述Hadoop框架中HDFS、MapReduce和YARN的功能及相互關(guān)系。24.（15分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買時(shí)間、商品種類、購(gòu)買金額等。問(wèn)題：請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)方案，利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶行為分析，以幫助電商平臺(tái)更好地了解用戶需求，提高銷售業(yè)績(jī)。25.（15分）材料：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用，銀行積累了海量的交易數(shù)據(jù)。問(wèn)題：請(qǐng)分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的應(yīng)用，并說(shuō)明如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)。答案：1.D2.B3.B4.C5.C6.D7.B8.C9.B10.A11.D12.C13.B14.C15.D16.C17.A18.D19.D20.A21.大數(shù)據(jù)指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)今社會(huì)意義重大。它能幫助企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷，提高競(jìng)爭(zhēng)力；助力政府科學(xué)決策，提升治理水平；推動(dòng)科研突破，加速創(chuàng)新進(jìn)程；在醫(yī)療、交通等多領(lǐng)域優(yōu)化資源配置，提高效率，改善人們生活。22.數(shù)據(jù)挖掘主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析等。比如分類，在電商中可根據(jù)用戶特征將其分為不同類別，如高消費(fèi)用戶、低消費(fèi)用戶等。針對(duì)高消費(fèi)用戶，精準(zhǔn)推送高端商品促銷信息，提高銷售轉(zhuǎn)化率。23.HDFS是分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)、高可擴(kuò)展性。MapReduce是分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。YARN是資源管理系統(tǒng)，負(fù)責(zé)為MapReduce等計(jì)算框架分配資源。它們相互協(xié)作，HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，MapReduce處理數(shù)據(jù)，YARN管理資源，共同完成大數(shù)據(jù)處理任務(wù)。24.首先對(duì)購(gòu)買時(shí)間進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)不同時(shí)間段的購(gòu)買高峰，以便在高峰時(shí)段提前做好商品準(zhǔn)備和客服安排。分析商品種類，了解熱門商品和冷門商品，調(diào)整庫(kù)存和推薦策略。根據(jù)購(gòu)買金額劃分不同消費(fèi)層次的用戶，針對(duì)高消費(fèi)用戶提供專屬優(yōu)惠和高端商品推薦，對(duì)低消費(fèi)用戶推出性價(jià)比高的商品促銷活動(dòng)，從而提高銷售業(yè)績(jī)。25.大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行風(fēng)險(xiǎn)