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

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共40分）（總共8題，每題5分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在題后的括號內(nèi)）w1.以下哪種技術(shù)常用于大數(shù)據(jù)的分布式存儲？（）A.HadoopB.PythonC.MySQLD.Sparkw2.在大數(shù)據(jù)分析中，用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的工具是（）A.KafkaB.HiveC.SqoopD.Flumew3.大數(shù)據(jù)的特點不包括以下哪一項？（）A.大量化B.多樣化C.低價值密度D.高可靠性w4.以下哪個算法常用于數(shù)據(jù)分類？（）A.K-MeansB.DBSCANC.決策樹D.Aprioriw5.處理實時大數(shù)據(jù)流的框架是（）A.StormB.HBaseC.PigD.Mahoutw6.大數(shù)據(jù)可視化工具不包括（）A.TableauB.EchartsC.MatplotlibD.TensorFloww7.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)的聚類結(jié)果C.數(shù)據(jù)的分類邊界D.數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系w8.大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)不包括（）A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)訪問控制不當(dāng)?shù)贗I卷（非選擇題，共60分）w9.（10分）簡述大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)的應(yīng)用案例及帶來的價值。w10.（15分）請說明數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。閱讀以下材料，回答w11和w12題某電商平臺積累了大量用戶購買數(shù)據(jù)，包括商品品類、購買時間、購買金額、用戶基本信息等。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，平臺發(fā)現(xiàn)不同年齡段用戶對不同品類商品的偏好差異較大。例如，年輕用戶更傾向于購買時尚電子產(chǎn)品，而中年用戶則更關(guān)注家居用品。同時，分析還發(fā)現(xiàn)周末和節(jié)假日的銷售額明顯高于工作日。w11.（15分）請根據(jù)上述材料，分析該電商平臺是如何利用大數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)營銷的？w12.（20分）結(jié)合材料，談?wù)劥髷?shù)據(jù)分析對電商平臺優(yōu)化供應(yīng)鏈管理的啟示。答案：w1.Aw2.Bw3.Dw4.Cw5.Aw6.Dw7.Dw8.Cw9.應(yīng)用案例：通過分析用戶購買歷史數(shù)據(jù)，實現(xiàn)個性化推薦；利用銷售數(shù)據(jù)預(yù)測商品銷量，優(yōu)化庫存管理。價值：提高用戶購物體驗，增加銷售額，提升運營效率。w10.數(shù)據(jù)倉庫主要用于數(shù)據(jù)分析和決策支持，數(shù)據(jù)是歷史的、集成的、面向主題的；數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理，數(shù)據(jù)是實時更新的、面向應(yīng)用的。w11.根據(jù)用戶年齡和品類偏好差異，推送個性化商品推薦；針對周末和節(jié)假日銷售額高的特點，提前做好商品儲備和促銷活動