2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）大數(shù)據(jù)挖掘工具試題及答案

（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：本大題共20小題，每小題2分，共40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.以下哪種大數(shù)據(jù)挖掘工具常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？（）A.HadoopB.SparkC.TalendD.MongoDB2.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)的聚類結(jié)果D.數(shù)據(jù)的分類模型3.以下哪個(gè)工具不是分布式計(jì)算框架？（）A.MapReduceB.FlinkC.SQLServerD.Storm4.在大數(shù)據(jù)挖掘中，處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的工具是（）。A.HiveB.KafkaC.CassandraD.Redis5.數(shù)據(jù)挖掘算法中，決策樹主要用于（）。A.分類和預(yù)測(cè)B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.降維6.以下哪種數(shù)據(jù)格式不是大數(shù)據(jù)挖掘中常用的？（）A.JSONB.XMLC.CSVD.DOCX7.用于數(shù)據(jù)可視化的大數(shù)據(jù)挖掘工具是（）。A.TableauB.TensorFlowC.Scikit-learnD.Matplotlib8.大數(shù)據(jù)挖掘中，處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的工具是（）。A.Neo4jB.MySQLC.OracleD.PostgreSQL9.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要用于（）。A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組B.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來趨勢(shì)C.建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類10.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域？（）A.金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.生物信息學(xué)C.傳統(tǒng)制造業(yè)D.社交媒體分析11.數(shù)據(jù)挖掘中，支持向量機(jī)主要用于（）。A.分類和回歸B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.降維12.用于處理文本數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)挖掘工具是（）。A.NLTKB.NumPyC.PandasD.SciPy13.大數(shù)據(jù)挖掘中，處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的工具是（）。A.R語言B.SASC.PythonD.以上都是14.數(shù)據(jù)挖掘算法中，K近鄰算法主要用于（）。A.分類和回歸B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.降維15.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.兩者都適合D.兩者都不適合16.大數(shù)據(jù)挖掘中，處理圖像數(shù)據(jù)的工具是（）。A.OpenCVB.PyTorchC.KerasD.以上都是17.數(shù)據(jù)挖掘中的異常檢測(cè)主要用于（）。A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)B.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來趨勢(shì)C.建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)D.將數(shù)據(jù)分類18.用于大數(shù)據(jù)挖掘的編程語言是（）。A.JavaB.C++C.PythonD.以上都是19.大數(shù)據(jù)挖掘中，處理音頻數(shù)據(jù)的工具是（）。A.LibrosaB.TensorFlowC.Scikit-learnD.Matplotlib20.數(shù)據(jù)挖掘算法中，樸素貝葉斯算法主要用于（）。A.分類和預(yù)測(cè)B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.降維第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)挖掘工具的主要功能和應(yīng)用場(chǎng)景。22.（10分）比較Hadoop和Spark在大數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)缺點(diǎn)。23.（10分）請(qǐng)描述數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，并舉例說明其應(yīng)用。24.（15分）閱讀以下材料：在電商領(lǐng)域，通過大數(shù)據(jù)挖掘工具，可以分析用戶的購買行為、瀏覽歷史等數(shù)據(jù)。例如，某電商平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，購買了手機(jī)的用戶往往會(huì)在接下來的一段時(shí)間內(nèi)購買手機(jī)殼、耳機(jī)等配件?；诖税l(fā)現(xiàn)，平臺(tái)可以針對(duì)性地向購買手機(jī)的用戶推薦相關(guān)配件產(chǎn)品，提高銷售額。問題：請(qǐng)分析該電商平臺(tái)是如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘工具實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的？25.（15分）閱讀以下材料：某醫(yī)療研究機(jī)構(gòu)收集了大量患者的病歷數(shù)據(jù)，包括癥狀、診斷結(jié)果、治療方案等。通過大數(shù)據(jù)挖掘工具，發(fā)現(xiàn)了一些疾病之間的潛在關(guān)聯(lián)以及某些治療方案對(duì)特定患者群體的有效性。例如，研究發(fā)現(xiàn)患有某種心血管疾病的患者，同時(shí)患有糖尿病的概率較高，并且某種新型藥物對(duì)改善這部分患者的病情有顯著效果。問題：請(qǐng)闡述大數(shù)據(jù)挖掘工具在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。答案：1.C2.B3.C4.B5.A6.D7.A8.A9.A10.C11.A12.A13.D14.A15.B16.D17.A18.D19.A20.A21.大數(shù)據(jù)挖掘工具主要功能包括數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理（如去除噪聲、填補(bǔ)缺失值等）、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系）、分類與預(yù)測(cè)（構(gòu)建模型預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)）、聚類分析（將數(shù)據(jù)分組）、異常檢測(cè)（找出離群點(diǎn)）等。應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，如電商領(lǐng)域精準(zhǔn)營銷、金融領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、醫(yī)療領(lǐng)域疾病關(guān)聯(lián)分析、社交媒體分析用戶行為等。22.Hadoop優(yōu)點(diǎn)：具有高可靠性、高擴(kuò)展性，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。缺點(diǎn)：計(jì)算效率相對(duì)較低，尤其是迭代計(jì)算場(chǎng)景。Spark優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算速度快，支持多種計(jì)算模型，能高效處理復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。缺點(diǎn)：對(duì)內(nèi)存要求較高，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面相對(duì)Hadoop不夠成熟。23.分類算法是將數(shù)據(jù)劃分到不同類別中的方法。如決策樹算法，通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類決策，像在銀行貸款審批中，根據(jù)客戶年齡、收入、信用記錄等屬性構(gòu)建決策樹，判斷是否批準(zhǔn)貸款。還有樸素貝葉斯算法，基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)進(jìn)行分類，常用于文本分類，如判斷郵件是否為垃圾郵件。24.電商平臺(tái)收集用戶購買行為、瀏覽歷史等多源數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行分析。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)購買手機(jī)與購買配件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系?；诖岁P(guān)聯(lián)，當(dāng)用戶購買手機(jī)時(shí)，平臺(tái)利用挖掘結(jié)果，針對(duì)性地向其推薦手機(jī)殼、耳機(jī)等配件產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，提高銷售額。25.大數(shù)