2025 年高职大数据技术（数据采集处理）下学期期末测试卷

2025年高职大数据技术（数据采集处理）下学期期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种数据采集方法常用于实时监测网络流量？（）A.网络爬虫B.传感器采集C.日志收集D.数据库抽取2.数据清洗中处理缺失值的方法不包括（）。A.填充法B.删除法C.插补法D.加密法3.对于结构化数据，以下哪种存储方式最为合适？（）A.关系型数据库B.文档型数据库C.键值对数据库D.图形数据库4.在数据采集过程中，为了保证数据的准确性，通常会进行（）。A.数据加密B.数据验证C.数据压缩D.数据脱敏5.以下不属于数据采集工具的是（）。A.PythonB.HadoopC.SparkD.MySQL6.哪种抽样方法可以保证每个样本被抽取的概率相等？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样7.数据采集的频率过高可能会导致（）。A.数据量不足B.存储成本增加C.数据丢失D.数据不准确8.对于半结构化数据采集，常用的技术是（）。A.XML解析B.正则表达式匹配C.自然语言处理D.以上都是9.在数据采集时，需要考虑数据的（），以确保数据的可用性。A.时效性B.完整性C.一致性D.以上都是10.以下哪种数据格式不适合数据采集？（）A.JSONB.XMLC.PDFD.CSV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，请将正确答案填入括号内，多选、少选、错选均不得分）1.数据采集的数据源包括（）。A.数据库B.文件系统C.网络接口D.传感器2.数据清洗的主要任务有（）。A.删除重复数据B.处理缺失值C.纠正错误数据D.数据标准化3.常见的数据存储模型有（）。A.关系模型B.层次模型C.网状模型D.面向对象模型4.在数据采集过程中，可能会遇到的问题有（）。A.数据噪声B.数据不一致C.数据安全D.数据隐私5.数据采集的预处理步骤包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归约三、判断题（总共10题，每题2分，判断下列说法是否正确，正确的打“√”，错误的打“×”）1.数据采集只能从单一数据源获取数据。（）2.数据清洗是数据采集过程中的必要步骤。（）3.关系型数据库适合存储非结构化数据。（）4.数据采集的频率越低越好。（）5.简单随机抽样是最基本的抽样方法。（）6.数据脱敏是为了保护数据的隐私性。（）7.数据采集工具只能使用一种编程语言。（）8.半结构化数据可以通过特定的解析技术进行采集。（）9.数据存储不需要考虑数据的访问效率。（）10.数据采集过程中不需要进行数据验证。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.简述数据采集的基本流程。2.说明数据清洗的重要性及常见方法。3.对比关系型数据库和非关系型数据库在数据存储方面的优缺点。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，解决以下实际问题）1.假设你要采集某电商平台的用户购买数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。请设计一个数据采集方案，并说明采集过程中可能遇到的问题及解决方法。2.现有一批包含学生成绩的结构化数据，其中部分成绩数据存在缺失值。请描述如何使用Python进行数据清洗，填充缺失值，并将清洗后的数据存储到合适的数据库中。答案：一、选择题1.A2.D3.A4.B5.D6.A7.B8.D9.D10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD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：确定数据源，选择采集方法和工具，进行数据采集，采集后进行数据预处理，包括清洗、集成、转换、归约等，最后存储数据。2.重要性：提高数据质量，保证数据分析结果的准确性。常见方法：删除重复数据，处理缺失值（填充法、删除法、插补法等），纠正错误数据（通过数据验证等），数据标准化。3.关系型数据库优点：数据结构严谨，数据一致性好，支持复杂查询；缺点：扩展性差，存储非结构化数据困难。非关系型数据库优点：扩展性强，适合存储非结构化数据；缺点：数据一致性维护较复杂，查询语言相对不统一。五、综合应用题1.采集方案：使用网络爬虫技术，设置爬虫规则，从电商平台页面抓取相关数据。可能问题及解决方法：反爬虫机制，可设置合理的爬取频率；数据格式不一致，进行数据解析和统一格式处理；数据缺失，通过多次爬取或补充其他数据源解决。2.用Python清洗：可使用pandas库，读取数据后，用fillna方法填充缺失值。如成绩缺失值用均值填充：data['成绩'].fillna(data['成绩'].mean()