2025年贵州省公需科目大数据考试题及答案93分

2025年贵州省公需科目大数据考试题及答案93分一、单项选择题（每题2分，共40分）1.以下哪项不属于大数据5V特征中的“Velocity”（速度）？A.实时数据流处理需求B.数据提供速率呈指数级增长C.数据类型从结构化向非结构化扩展D.要求分析结果在短时间内输出答案：C（解析：Variety指多样性，对应数据类型的扩展）2.贵州省作为国家大数据综合试验区，其核心定位不包括：A.数据汇聚交换枢纽B.数字经济创新高地C.传统工业转型示范D.数据要素配置中心答案：C（解析：贵州省大数据战略重点为数字经济、数据要素，传统工业转型非核心定位）3.以下哪种数据库更适合处理大数据场景下的半结构化数据？A.MySQL（关系型数据库）B.HBase（列式数据库）C.Redis（键值数据库）D.Oracle（商业关系型数据库）答案：B（解析：HBase基于HDFS设计，适合海量半结构化数据的分布式存储）4.大数据分析中，“关联分析”的核心目的是：A.发现数据中的异常值B.识别变量间的潜在关系C.预测未来趋势D.对数据进行分类答案：B（解析：关联分析关注变量间的相关性，如“啤酒与尿布”案例）5.贵州省“东数西算”工程中，其枢纽节点的主要功能是：A.承接东部实时性要求高的算力需求B.聚焦后台加工、离线分析等非实时算力C.部署超算中心满足科学计算需求D.建设边缘数据中心服务本地企业答案：B（解析：贵州作为西部枢纽，侧重非实时、高能耗的算力任务）6.以下哪项技术不属于大数据预处理阶段的关键步骤？A.数据清洗（去除噪声）B.数据集成（多源合并）C.数据可视化（图表展示）D.数据转换（格式统一）答案：C（解析：可视化属于分析后阶段，预处理包括清洗、集成、转换）7.大数据安全中，“数据脱敏”的主要目的是：A.防止数据被非法篡改B.保护数据隐私（如用户手机号、身份证号）C.提高数据存储效率D.增强数据传输加密强度答案：B（解析：脱敏通过匿名化处理敏感信息，平衡数据利用与隐私保护）8.贵州省大数据“三个千亿”目标不包括：A.电子信息制造业千亿级B.软件和信息技术服务业千亿级C.数据中心服务器承载能力千亿级D.大数据融合应用千亿级答案：C（解析：“三个千亿”为电子信息制造、软件和信息技术服务、融合应用）9.以下哪种算法属于监督学习？A.Kmeans聚类B.决策树分类C.Apriori关联规则D.主成分分析（降维）答案：B（解析：监督学习需要标签数据，决策树用于分类/回归，属于监督学习）10.大数据时代，“数据主权”的核心争议点是：A.数据存储的物理位置B.数据的所有权与管理权归属C.数据传输的网络带宽D.数据处理的技术标准答案：B（解析：数据主权涉及国家或组织对数据的控制权限，如跨境数据流动规则）11.贵州省大数据交易所的主要功能是：A.提供数据存储硬件销售B.推动数据要素市场化交易C.运营公共数据开放平台D.研发大数据分析软件答案：B（解析：交易所核心是构建数据交易规则，促进数据资产流通）12.以下哪项属于大数据“价值密度低”的典型表现？A.社交媒体每天产生TB级数据B.监控视频中仅0.1%的内容有价值C.传感器数据格式多样（文本、图像、音频）D.实时数据流需秒级处理答案：B（解析：价值密度低指海量数据中有效信息占比小）13.分布式计算框架Spark与HadoopMapReduce的主要区别是：A.Spark基于内存计算，MapReduce基于磁盘B.Spark仅支持批处理，MapReduce支持流处理C.Spark使用HDFS存储，MapReduce使用本地存储D.Spark适合离线分析，MapReduce适合实时计算答案：A（解析：Spark通过RDD实现内存计算，比MapReduce磁盘读写更高效）14.贵州省推动“万企融合”行动的目标是：A.实现10000家企业与大数据深度融合B.建设10000个5G基站C.培育10000名大数据专业人才D.引进10000家大数据企业答案：A（解析：“万企融合”旨在推动传统企业数字化转型）15.以下哪项不属于大数据伦理问题？A.算法歧视（如招聘中对特定群体的偏见）B.数据垄断（平台企业控制用户行为数据）C.数据压缩技术优化存储效率D.隐私泄露（用户位置信息被非法获取）答案：C（解析：伦理问题涉及公平、隐私、垄断，技术优化属技术问题）16.数据湖（DataLake）与数据仓库（DataWarehouse）的主要区别是：A.数据湖存储原始数据，数据仓库存储结构化、清洗后的数据B.数据湖仅支持结构化数据，数据仓库支持非结构化数据C.数据湖用于实时分析，数据仓库用于历史分析D.数据湖由企业自建，数据仓库依赖第三方云服务答案：A（解析：数据湖存储多类型原始数据，数据仓库存储经处理的结构化数据）17.贵州省“一云一网一平台”中的“一云”指：A.政务云（贵州政务服务云）B.企业私有云C.大数据交易所云平台D.工业互联网标识解析云答案：A（解析：“一云”即“贵州政务云”，支撑全省政务数据共享）18.以下哪种技术可用于大数据的实时流处理？A.Hive（基于Hadoop的数据仓库工具）B.Flink（流处理框架）C.HBase（列式数据库）D.Pig（数据流程语言）答案：B（解析：Flink支持毫秒级实时流处理，Hive、Pig为批处理工具）19.大数据背景下，“数据孤岛”的主要危害是：A.数据存储成本增加B.数据无法跨部门/企业共享，限制价值挖掘C.数据传输延迟提高D.数据安全风险集中答案：B（解析：数据孤岛导致信息割裂，无法形成全局分析能力）20.贵州省在大数据立法方面的创新实践是：A.全国首部大数据安全法规《贵州省大数据安全保障条例》B.全国首个数据交易税收优惠政策C.全国首个大数据企业上市补贴政策D.全国首个大数据人才落户“零门槛”政策答案：A（解析：2021年出台的《贵州省大数据安全保障条例》是全国首部省级大数据安全专项法规）二、多项选择题（每题3分，共30分，少选得1分，错选不得分）1.大数据对贵州省经济社会发展的推动作用包括：A.促进传统产业（如白酒、烟草）数字化转型B.培育数据要素市场，提升资源配置效率C.吸引大数据企业落户，形成产业集群D.降低政府治理成本，提高公共服务精准度答案：ABCD（解析：大数据在产业、市场、企业、治理多维度发挥作用）2.以下属于大数据关键技术的有：A.分布式存储（如HDFS）B.流处理（如Kafka、Flink）C.机器学习（如随机森林、神经网络）D.关系型数据库（如SQLServer）答案：ABC（解析：关系型数据库属传统技术，非大数据核心）3.贵州省大数据综合试验区的“三大任务”包括：A.数据资源管理体制机制创新B.大数据产业发展模式创新C.大数据国际交流合作平台建设D.大数据人才培养体系创新答案：ABD（解析：“三大任务”为数据资源管理、产业发展模式、人才培养体系创新）4.大数据分析中，常见的分类算法有：A.K近邻（KNN）B.支持向量机（SVM）C.逻辑回归（LogisticRegression）D.层次聚类（HierarchicalClustering）答案：ABC（解析：聚类算法属无监督学习，非分类）5.数据隐私保护技术包括：A.差分隐私（添加噪声保护个体数据）B.同态加密（在加密数据上直接计算）C.数据脱敏（如手机号显示“1381234”）D.数据压缩（减少存储体积）答案：ABC（解析：数据压缩不涉及隐私保护）6.贵州省“东数西算”工程的优势包括：A.气候凉爽，降低数据中心制冷成本B.能源丰富（水电、火电），电力成本低C.地理位置靠近东部发达地区，网络延迟小D.土地资源充足，适合建设大型数据中心答案：ABD（解析：贵州与东部距离较远，网络延迟较高，非优势）7.以下属于大数据应用场景的有：A.电商平台“千人千面”推荐系统B.交通部门通过传感器预测拥堵路段C.医院利用电子病历分析疾病高发因素D.银行基于用户行为数据进行风控建模答案：ABCD（解析：四者均为典型大数据应用）8.大数据治理的核心内容包括：A.数据质量管控（准确性、完整性）B.数据权限管理（谁能访问哪些数据）C.数据生命周期管理（存储、归档、删除）D.数据可视化工具开发答案：ABC（解析：可视化工具开发属技术实现，非治理核心）9.贵州省推动大数据与实体经济融合的重点领域包括：A.农业（如智慧种植、冷链物流追踪）B.工业（如智能制造、设备预测性维护）C.服务业（如智慧旅游、数字金融）D.建筑业（如BIM模型数据管理）答案：ABCD（解析：四者均为贵州省“万企融合”重点方向）10.以下关于Hadoop生态系统的描述正确的有：A.HDFS负责分布式存储，MapReduce负责分布式计算B.YARN负责资源管理和任务调度C.Hive提供类SQL接口，将SQL转换为MapReduce任务D.HBase适合实时读写海量结构化数据答案：ABC（解析：HBase适合半结构化/非结构化数据的实时读写）三、判断题（每题1分，共10分）1.大数据的核心是“数据量大”，因此只需要存储更多数据即可。（×）解析：大数据核心是通过分析挖掘数据价值，而非单纯存储。2.贵州省大数据交易所允许个人直接交易自己的行为数据。（×）解析：个人数据需经脱敏或授权，交易所主要面向企业/机构。3.数据清洗的目的是删除重复、错误或不完整的数据。（√）4.机器学习中，无监督学习不需要标注数据。（√）5.数据湖适合存储经过清洗和结构化处理后的数据。（×）解析：数据湖存储原始、多类型数据，数据仓库存储处理后的数据。6.贵州省“一云一网一平台”中的“一网”指“贵州政务服务网”。（√）7.实时流处理要求数据在秒级或毫秒级内完成处理并输出结果。（√）8.大数据分析中，相关关系等同于因果关系。（×）解析：相关关系反映变量间联系，因果关系需严格验证。9.数据脱敏后，数据将完全失去利用价值。（×）解析：脱敏后数据仍可用于统计分析，同时保护隐私。10.贵州省大数据战略中，“数据铁笼”工程主要用于规范政府权力运行。（√）四、简答题（每题6分，共30分）1.简述大数据在贵州省乡村振兴中的应用场景。答案：①智慧农业：通过传感器监测土壤、气候数据，指导精准施肥灌溉；②农产品溯源：利用区块链技术记录种植、加工、运输全流程数据，提升品质可信度；③农村电商：分析消费数据优化农产品销售策略，拓展线上渠道；④乡村治理：通过人口、产业数据辅助制定乡村规划，提升公共服务效率。2.说明Hadoop与Spark在大数据处理中的差异及适用场景。答案：差异：HadoopMapReduce基于磁盘计算，适合离线批处理，延迟较高；Spark基于内存计算（RDD），支持批处理、流处理、图计算等，延迟更低。适用场景：Hadoop适合海量数据的离线分析（如日志统计）；Spark适合需要多次迭代计算（如机器学习）或实时流处理（如实时推荐）。3.贵州省在数据要素市场化配置方面有哪些创新举措？答案：①建设全国首个省级大数据交易所，制定数据交易规则、定价机制；②推动公共数据“授权运营”，在保护隐私前提下开放部分政务数据供企业开发；③探索数据资产入表，研究数据作为企业资产的会计核算标准；④建立数据跨境流动安全评估机制，保障数据合规流通。4.大数据分析中，如何处理“数据质量问题”？答案：①数据清洗：识别并纠正错误、重复、缺失数据（如用均值填充缺失值）；②数据