2025年大學數據科學與大數據技術（大數據技術）下學期期末測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（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.大數據的4V特征不包括以下哪一項（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.ValueE.Veracity2.以下哪種算法常用于數據分類（）A.K-MeansB.DBSCANC.決策樹D.Apriori3.數據清洗不包括以下哪個操作（）A.缺失值處理B.噪聲數據去除C.數據加密D.重復數據處理4.分布式文件系統(tǒng)中，以下哪個是Hadoop的默認文件系統(tǒng)（）A.GFSB.CephC.HDFSD.Tachyon5.以下關于Spark的說法錯誤的是（）A.基于內存計算B.支持多種編程語言C.不支持迭代計算D.運行速度快6.數據挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數據之間的因果關系B.數據之間的相關性C.數據的聚類情況D.數據的分類結果7.以下哪種數據庫適合存儲大數據（）A.OracleB.MySQLC.MongoDBD.SQLServer8.大數據可視化的主要目的不包括（）A.直觀展示數據B.發(fā)現(xiàn)數據規(guī)律C.保護數據安全D.輔助決策9.數據集成過程中，模式匹配的主要任務是（）A.統(tǒng)一數據格式B.轉換數據類型C.匹配不同數據源的模式D.清理數據10.以下哪個不是大數據分析的常用工具（）A.PythonB.RC.MATLABD.SAS二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填在括號內，多選、少選、錯選均不得分）1.大數據處理框架包括以下哪些（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.KafkaE.TensorFlow2.數據預處理的步驟通常有（）A.數據清洗B.數據集成C.數據變換D.數據歸約E.數據標注3.機器學習中的監(jiān)督學習算法包括（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機D.樸素貝葉斯E.K-Means4.以下屬于非關系型數據庫的有（）A.MongoDBB.CassandraC.RedisD.Neo4jE.PostgreSQL5.大數據安全面臨的挑戰(zhàn)有（）A.數據泄露B.數據篡改C.拒絕服務攻擊D.數據所有權問題E.數據備份三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內打“√”或“×”）1.大數據就是數據量特別大的數據。（）2.數據挖掘是從大量數據中提取潛在的、有價值信息的過程。（）3.Hadoop只能處理結構化數據。（）4.SparkStreaming可以實現(xiàn)實時數據處理。（）5.聚類算法屬于無監(jiān)督學習。（）6.數據倉庫主要用于事務處理。（）7.可視化工具可以將任何數據都展示得很美觀。（）8.數據加密是數據安全的一種重要手段。（）9.大數據技術可以解決所有的數據問題。（）10.分布式計算一定比單機計算效率高。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡述數據挖掘的主要任務及應用領域。2.說明Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中主要組件及其功能。3.闡述大數據可視化的原則和方法。五、綜合應用題（總共2題，每題15分）1.給定一個數據集，包含客戶的年齡、性別、購買金額、購買頻率等信息，要求使用合適的算法進行客戶分類，預測哪些客戶可能是高價值客戶。請描述具體步驟和使用的算法。2.假設要構建一個電商平臺的大數據分析系統(tǒng)，分析用戶的購買行為、商品瀏覽行為等數據，以提高用戶體驗和商品推薦準確性。請設計該系統(tǒng)的整體架構，并說明各部分的作用。答案：一、單項選擇題1.E2.C3.C4.C5.C6.B7.C8.C9.C10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCDE三、判斷題1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.×8.√9.×10.×四、簡答題1.數據挖掘主要任務包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析等。應用領域有市場營銷、客戶關系管理、金融、醫(yī)療、教育等。市場營銷中可用于客戶細分和精準營銷；金融領域可進行風險評估和欺詐檢測等。2.Hadoop主要組件有HDFS（分布式文件系統(tǒng)，存儲數據）、MapReduce（分布式計算框架）、YARN（資源管理系統(tǒng)）。HDFS提供高可靠、高吞吐量的數據存儲；MapReduce實現(xiàn)分布式計算；YARN負責資源的統(tǒng)一管理和調度。3.大數據可視化原則有簡潔明了、突出重點、一致性、交互性等。方法包括使用合適圖表（柱狀圖、折線圖、餅圖等）、合理布局、添加注釋說明、提供交互功能（縮放、篩選等），以清晰展示數據特征和規(guī)律，輔助決策。五、綜合應用題1.步驟：首先對數據進行預處理，包括清洗缺失值、處理異常數據等。然后選擇決策樹算法，因為它能處理多種類型數據且易于理解。將年齡、性別、購買金額、購買頻率作為特征，通過決策樹算法構建模型。根據模型對客戶進行分類，設定購買金額高且購買頻率高的為高價值客戶。2.整體架構：包括數據采集層（收集用戶購買、瀏覽等行為數據）、數據存儲層（用分布式數據庫存儲數據）、數據處理層（進行數據清洗、