2025年高職大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)（綜合實(shí)操）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30分）答題要求：本卷共10小題，每小題3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.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)B.XML文件數(shù)據(jù)C.文本文件中的固定格式數(shù)據(jù)D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)3.在數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值的方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.直接忽略4.以下哪個(gè)算法常用于數(shù)據(jù)分類？（）A.K-Means算法B.決策樹算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.聚類算法5.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集挖掘的經(jīng)典算法是（）A.Apriori算法B.PageRank算法C.Hadoop算法D.Spark算法6.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)的典型代表是（）A.HBaseB.HiveC.HDFSD.MapReduce7.關(guān)于Spark框架，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.基于內(nèi)存計(jì)算B.運(yùn)行速度快C.只適用于批處理D.支持多種編程語言8.數(shù)據(jù)可視化中，折線圖主要用于展示（）A.數(shù)據(jù)的分布情況B.數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他連續(xù)變量的變化趨勢(shì)C.不同類別數(shù)據(jù)的占比關(guān)系D.數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系9.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.Cassandra10.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)銷售D.數(shù)據(jù)分析與挖掘第II卷（非選擇題，共70分）11.（10分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的定義及三個(gè)主要特征，并舉例說明每個(gè)特征在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。12.（15分）請(qǐng)描述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及每一步驟的目的。13.（15分）假設(shè)你有一批銷售數(shù)據(jù)，包含商品名稱、銷售時(shí)間、銷售數(shù)量、銷售額等字段。請(qǐng)說明如何使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出最暢銷的商品組合（頻繁項(xiàng)集）。14.（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)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。某電商企業(yè)為了提升用戶體驗(yàn)，提高銷售額，決定利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析。他們收集了用戶的瀏覽記錄、購買記錄、評(píng)價(jià)信息等多方面的數(shù)據(jù)。問題：請(qǐng)分析該電商企業(yè)可以從這些數(shù)據(jù)中挖掘哪些有價(jià)值的信息，以及如何利用這些信息來優(yōu)化業(yè)務(wù)。15.（15分）閱讀以下材料：某醫(yī)院收集了多年來患者的病歷數(shù)據(jù)，包括患者基本信息、癥狀表現(xiàn)、診斷結(jié)果、治療方案等。醫(yī)院希望通過大數(shù)據(jù)分析來輔助醫(yī)療決策，提高醫(yī)療質(zhì)量。問題：請(qǐng)闡述如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這些病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)醫(yī)院的目標(biāo)。答案：1.C2.B3.D4.B5.A6.C7.C8.B9.D10.C11.大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。其主要特征包括：大量化，如互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)；多樣化，涵蓋文本、圖像、音頻等多種形式的數(shù)據(jù)；高速化，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和處理速度極快。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，大量化可用于電商精準(zhǔn)營(yíng)銷，基于海量用戶數(shù)據(jù)分析偏好推送商品；多樣化可用于社交媒體情感分析，綜合文本、表情等判斷用戶情緒；高速化可用于金融高頻交易實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。12.數(shù)據(jù)清洗主要步驟及目的：第一步，缺失值處理，目的是確保數(shù)據(jù)完整，可通過刪除缺失值記錄、均值填充、中位數(shù)填充等方法；第二步，重復(fù)值處理，去除重復(fù)記錄以保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；第三步，噪聲數(shù)據(jù)處理，識(shí)別并糾正錯(cuò)誤或異常數(shù)據(jù)；第四步，規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式和范圍，便于后續(xù)分析。13.首先，對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，清理缺失值等。然后，使用Apriori算法，設(shè)置最小支持度和最小置信度。將商品名稱等字段作為項(xiàng)集，掃描數(shù)據(jù)計(jì)算各項(xiàng)集的支持度。根據(jù)最小支持度篩選出頻繁項(xiàng)集，再計(jì)算頻繁項(xiàng)集的置信度，找出最暢銷的商品組合。例如，若某商品組合頻繁出現(xiàn)且購買其他商品時(shí)該組合出現(xiàn)概率高，即為暢銷組合。14.可挖掘的信息：用戶購買偏好，分析瀏覽和購買記錄可得；用戶忠誠度，通過購買頻率和評(píng)價(jià)判斷；商品關(guān)聯(lián)關(guān)系，看同時(shí)購買的商品組合。利用信息優(yōu)化業(yè)務(wù)：根據(jù)購買偏好精準(zhǔn)推送商品；針對(duì)高忠誠度用戶提供專屬優(yōu)惠；基于商品關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行組合銷售和推薦。15.運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析病歷數(shù)據(jù)：首先，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值、重復(fù)值等。