2025年本科大數據管理與應用（大數據分析）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內）1.大數據分析中，數據清洗的主要目的不包括以下哪項？（）A.去除重復數據B.處理缺失值C.增加數據維度D.糾正錯誤數據2.以下哪種算法常用于數據聚類分析？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.K-Means算法D.樸素貝葉斯算法3.在大數據存儲中，分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)點不包括（）A.高可靠性B.高擴展性C.低并發(fā)訪問D.高效數據存儲4.大數據分析中，數據可視化的主要作用是（）A.使數據更美觀B.方便數據傳輸C.幫助用戶理解數據D.提高數據安全性5.以下哪個不是大數據的特點？（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.低價值密度（Value）D.結構化（Structure）6.對于大數據分析項目，數據探索階段的關鍵任務是（）A.確定數據分析目標B.收集原始數據C.對數據進行初步的觀察和分析D.建立數據分析模型7.在處理大規(guī)模數據時，哪種數據結構更適合快速查找？（）A.鏈表B.數組C.哈希表D.棧8.大數據分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘，主要是發(fā)現(xiàn)（）A.數據之間的因果關系B.數據之間的相關性C.數據的分類規(guī)則D.數據的聚類結果9.以下哪種技術可用于大數據的實時處理？（）A.MapReduceB.SparkStreamingC.HadoopD.SQL10.在大數據分析流程中，數據預處理的順序通常是（）A.數據集成、數據清理、數據轉換、數據歸約B.數據清理、數據集成、數據轉換、數據歸約C.數據轉換、數據清理、數據集成、數據歸約D.數據歸約、數據清理、數據轉換、數據集成第II卷（一）簡答題（總共3題，每題10分，簡要回答問題）1.請簡述大數據分析中常用的數據分析方法有哪些？2.說明分布式計算框架在大數據分析中的作用。3.解釋數據挖掘中的分類算法，并列舉至少兩種常見的分類算法。（二）材料分析題（15分）材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物數據，包括購買時間、購買商品種類、購買金額等。通過對這些數據進行分析，發(fā)現(xiàn)某類商品在周末的銷量明顯高于工作日。并且購買該類商品的用戶中，年齡在25-35歲之間的占比最大。問題：請根據上述材料，分析該電商平臺通過大數據分析得到了哪些有價值的信息？這些信息對電商平臺的運營有何幫助？（三）綜合應用題（15分）假設你要對一家連鎖超市的銷售數據進行大數據分析，以提高銷售額。請描述你會采取的主要步驟和方法。（四）論述題（15分）論述大數據分析在醫(yī)療領域的應用現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)。材料：隨著醫(yī)療信息化的發(fā)展，越來越多的醫(yī)療數據被收集和存儲，如患者的病歷、檢查報告、治療記錄等。大數據分析技術可以對這些海量數據進行挖掘和分析，為醫(yī)療決策提供支持。例如，通過分析大量患者的病歷數據，可以發(fā)現(xiàn)疾病的潛在危險因素，預測疾病的發(fā)生概率；通過分析治療記錄，可以評估不同治療方案的效果，優(yōu)化治療方案。然而，醫(yī)療數據具有敏感性和復雜性，在大數據分析應用過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如數據隱私保護、數據質量參差不齊等。（五）案例分析題（20分）材料：某社交平臺擁有龐大的用戶群體，其每天產生的數據量高達數TB。該平臺通過大數據分析，發(fā)現(xiàn)用戶在晚上8點到10點之間發(fā)布的內容互動量最高。同時，通過對用戶關系網絡的分析，發(fā)現(xiàn)某些用戶群體之間的互動非常頻繁，形成了一個個小的社交圈子?；谶@些發(fā)現(xiàn)，平臺推出了針對不同時間段的個性化推送策略，以及基于社交圈子的精準營銷活動，取得了顯著的效果。問題1：請分析該社交平臺大數據分析的成果對其運營策略產生了哪些影響？問題2：從該案例中，你認為大數據分析在社交平臺運營中還有哪些潛在的應用方向？答案：第I卷：1.C2.C3.C4.C5.D6.C7.C8.B9.B10.B第II卷：（一）1.常用方法有分類分析、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、時間序列分析等。2.分布式計算框架可將大數據分割后并行處理，提高處理效率，能適應大數據規(guī)模，支持多節(jié)點協(xié)作，加快數據分析速度，還具有容錯性和高擴展性。3.分類算法是將數據分類到不同類別。常見的有決策樹算法，根據屬性值構建決策樹進行分類；樸素貝葉斯算法，基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設分類。（二）得到周末該類商品銷量高以及購買該類商品的主力年齡在25-35歲。有助于周末加大該類商品促銷力度，針對25-35歲人群制定精準營銷策略，如廣告投放、產品推薦等，提高銷售業(yè)績。（三）步驟：收集銷售數據，包括商品信息、銷售時間、地點等；進行數據清洗；分析銷售趨勢，如不同時間段、不同店鋪的銷售情況；挖掘關聯(lián)商品；構建銷售預測模型。方法：用數據分析工具進行數據處理和分析，運用統(tǒng)計分析方法找規(guī)律，利用機器學習算法建模。（四）應用現(xiàn)狀：輔助疾病診斷，預測疾病發(fā)生，優(yōu)化治療方案，藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數據隱私保護難，數據質量參差不齊，缺乏專業(yè)分析