2025年大學數據科學與大數據技術（大數據技術基礎）技能考核卷

（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，請將正確答案填寫在括號內）1.大數據的4V特征不包括以下哪一項（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Value-added2.以下哪種數據結構常用于存儲大規(guī)模數據的分布式文件系統(tǒng)（）A.哈希表B.鏈表C.樹D.分布式哈希表3.以下哪個算法不是用于數據挖掘中的分類算法（）A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.樸素貝葉斯4.在大數據處理中，數據清洗的目的不包括（）A.去除重復數據B.處理缺失值C.增加數據量D.糾正錯誤數據5.分布式計算框架MapReduce中，Map階段的主要作用是（）A.數據分組B.數據聚合C.數據處理D.數據排序6.以下哪種數據庫適合存儲和管理大規(guī)模結構化數據（）A.關系型數據庫B.非關系型數據庫C.分布式數據庫D.內存數據庫7.數據可視化的主要目的是（）A.展示數據美觀性B.隱藏數據細節(jié)C.發(fā)現(xiàn)數據規(guī)律和趨勢D.減少數據量8.以下哪個不是大數據存儲的方式（）A.磁帶存儲B.磁盤存儲C.內存存儲D.云端存儲9.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.數據之間的相似性C.數據之間的頻繁模式D.數據之間的聚類關系10.大數據安全面臨的主要威脅不包括（）A.數據泄露B.數據篡改C.數據備份D.拒絕服務攻擊二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個正確答案，請將正確答案填寫在括號內，少選、多選、錯選均不得分）1.大數據技術基礎涉及的主要領域包括（）A.數據采集B.數據存儲C.數據處理D.數據分析E.數據可視化2.以下哪些是常見的數據預處理技術（）A.數據清洗B.數據集成C.數據變換D.數據歸約E.數據加密3.分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)點有（）A.高可靠性B.高可擴展性C.高性能D.易管理E.低成本4.數據挖掘中的聚類算法可以用于（）A.客戶細分B.圖像識別C.異常檢測D.數據分類E.數據關聯(lián)分析5.大數據安全防護的措施包括（）A.身份認證B.訪問控制C.數據加密D.安全審計E.應急響應三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷以下說法的對錯，在括號內打“√”或“×”）1.大數據就是數據量特別大的數據。（）2.分布式計算框架只能處理大規(guī)模數據，不能處理小規(guī)模數據。（）3.數據挖掘算法的選擇只取決于數據的規(guī)模。（）4.關系型數據庫不適合存儲大規(guī)模非結構化數據。（）5.數據可視化可以幫助用戶更好地理解數據。（）6.數據清洗只需要處理缺失值，不需要處理重復數據。（）7.分布式文件系統(tǒng)中的數據存儲在多個節(jié)點上，提高了數據的可靠性。（）8.聚類算法不需要預先知道數據的類別標簽。（）9.大數據安全只需要關注數據的存儲安全，不需要關注數據的傳輸安全。（）10.數據預處理的目的是為了提高數據的質量，以便后續(xù)的數據分析和挖掘。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述大數據的4V特征及其含義。2.簡述分布式計算框架MapReduce的工作流程。3.數據挖掘中常用的分類算法有哪些？請簡要介紹其中一種。五、綜合應用題（總共1題，20分，請結合所學知識，解決以下實際問題）某電商平臺收集了大量用戶的購物數據，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等。現(xiàn)在該平臺想要分析用戶的購買行為，挖掘出用戶的購買偏好和潛在需求。請設計一個數據分析方案，包括數據預處理、數據分析方法選擇以及預期的分析結果。答案：一、單項選擇題1.D2.D3.C4.C5.A6.C7.C8.A9.C10.C二、多項選擇題1.ABCDE2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABCDE三、判斷題1.×2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.√四、簡答題1.大數據的4V特征包括：Volume（數據量大），指數據規(guī)模巨大；Velocity（處理速度快），強調數據產生和處理的速度快；Variety（數據類型多樣），涵蓋結構化、半結構化和非結構化等多種數據類型；Value（價值密度低），即海量數據中真正有價值的信息相對較少。2.MapReduce的工作流程：首先是Map階段，將輸入數據分割成多個塊，每個Map任務處理一塊數據，對數據進行解析和處理，產生鍵值對；然后是Shuffle階段，將Map階段產生的鍵值對按照鍵進行分組和排序；最后是Reduce階段，每個Reduce任務接收一組鍵值對，對其進行聚合和處理，最終輸出結果。3.數據挖掘中常用的分類算法有決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯、神經網絡等。以決策樹為例，它是一種基于樹結構進行決策的分類方法。決策樹的每個內部節(jié)點是一個屬性上的測試，分支是測試輸出，葉節(jié)點是類別或值。通過對訓練數據的學習，構建決策樹模型，然后可以用該模型對新數據進行分類預測。五、綜合應用題數據預處理：首先對收集到的用戶購物數據進行清洗，去除重復記錄和錯誤數據；然后處理缺失值，可以采用均值填充、中位數填充等方法。接著進行數據集成，將不同來源的相關數據整合在一起。數據分析方法選擇：可以使用關聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關聯(lián)關系；也可以使用聚