2025 年高职大数据技术（数据采集）开学测试卷

2025年高职大数据技术（数据采集）开学测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种不属于数据采集的直接来源？（）A.传感器B.数据库C.网络爬虫D.人工录入2.数据采集过程中，数据预处理不包括以下哪个环节？（）A.数据清洗B.数据标注C.数据集成D.数据转换3.对于结构化数据采集，最常用的工具是（）。A.文本编辑器B.数据库管理系统C.图像识别软件D.音频处理工具4.网络爬虫在采集数据时，以下哪种策略可以避免被目标网站封禁？（）A.高速频繁访问B.伪装成合法用户C.大量下载数据D.不遵循网站协议5.数据采集的频率设置主要取决于（）。A.数据量大小B.数据类型C.应用需求D.采集工具6.传感器采集的数据通常是（）。A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.以上都有可能7.人工录入数据的优点不包括（）。A.准确性高B.效率高C.适合少量数据D.可控制数据质量8.在数据采集时，对于实时性要求高的数据，一般采用（）采集方式。A.批量采集B.实时采集C.定时采集D.离线采集9.数据采集系统的核心部件是（）。A.采集设备B.传输网络C.存储介质D.处理软件10.以下哪种数据采集场景更适合使用分布式采集架构？（）A.小规模数据采集B.单一数据源采集C.大规模、多源数据采集D.实时性要求不高的数据采集二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.数据采集的常见方法有（）。A.网络爬虫采集B.传感器采集C.数据库采集D.人工录入采集E.日志文件采集2.数据采集过程中可能遇到的问题包括（）。A.数据缺失B.数据重复C.数据错误D.数据不完整E.数据格式不一致3.对于非结构化数据采集，可以采用的技术有（）。A.自然语言处理技术B.图像识别技术C.音频处理技术D.文本挖掘技术E.数据库查询技术4.数据采集系统的性能指标包括（）。A.采集速度B.数据准确性C.系统稳定性D.数据安全性E.数据存储容量5.为了保证数据采集的质量，需要进行的工作有（）。A.数据验证B.数据审核C.数据监控D.数据备份E.数据加密三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法是否正确，正确的打“√”，错误的打“×”）1.数据采集只能采集到原始数据，不能对数据进行任何预处理。（）2.网络爬虫可以任意采集网站上的数据，无需考虑网站的规定。（）3.传感器采集的数据一定是结构化数据。（）4.数据采集的频率越高越好。（）5.分布式采集架构比集中式采集架构更适合大规模数据采集。（）6.人工录入数据时，为了提高效率可以不进行数据审核。（）7.数据采集系统的稳定性与采集设备的质量无关。（）8.对于半结构化数据采集，可以通过编写特定的解析程序来处理。（）9.数据采集过程中，数据丢失是不可避免的。（）10.数据库采集只能采集数据库中的最新数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.简述数据采集的基本流程。2.说明网络爬虫采集数据时，如何进行数据清洗？3.举例说明传感器采集数据在实际生活中的应用场景。五、案例分析题（总共2题，每题15分，请根据以下案例回答问题）案例：某电商公司为了提升用户体验，计划采集用户在网站上的行为数据，包括浏览商品、下单购买、评价等信息。公司采用了多种数据采集方式，如网络爬虫采集用户浏览记录、传感器采集用户在移动端的操作行为、人工录入用户基本信息等。在数据采集过程中，遇到了数据格式不一致、数据重复等问题。1.针对该案例，分析数据格式不一致问题可能产生的原因，并提出解决方法。2.对于数据重复问题，如何在采集过程中进行预防和处理？答案：一、单项选择题1.B2.B3.B4.B5.C6.D7.B8.B9.A10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABCDE3.ABCD4.ABCD5.ABC三、判断题1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.√9.×10.×四、简答题1.数据采集基本流程：确定采集目标，明确要采集的数据内容和用途；选择采集方法，如网络爬虫、传感器、人工录入等；进行数据采集，按照选定方法获取数据；数据预处理，包括清洗、集成、转换等；存储数据，将处理后的数据存储到合适的存储介质。2.网络爬虫采集数据时的数据清洗：去除重复数据，通过比较数据的关键特征识别重复记录并删除；处理缺失值，可采用填充法（如均值、中位数填充）、删除法等；纠正错误数据，根据数据规则和业务逻辑修正错误值；统一数据格式，将不同格式的数据转换为一致格式。3.传感器采集数据在实际生活中的应用场景：智能手环采集心率、运动数据；智能电表采集用电量数据；交通摄像头采集车辆行驶、道路状况数据；环境监测传感器采集空气质量、温度、湿度等数据。五、案例分析题1.数据格式不一致问题可能原因：不同数据源的数据格式设计不同；采集过程中数据转换环节出现错误。解决方法：在采集前统一规划数据格式；对采集到的数据进行格式转换程序开发，确保数据格式一致；建立数据格式校验机制，及时发现和纠正格式错误。2.预