2025 年高职大数据技术（数据技术）实训测试卷

2025年高职大数据技术（数据技术）实训测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单选题（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.大数据的特点不包括以下哪项（）A.大量化B.多样化C.低价值密度D.高时效性2.以下哪种数据处理技术常用于大数据的批量处理（）A.MapReduceB.SparkC.HiveD.Kafka3.数据清洗的主要目的是（）A.提高数据质量B.增加数据量C.改变数据格式D.加密数据4.以下不属于NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.CassandraC.MySQLD.Redis5.大数据分析中，用于数据可视化的工具是（）A.R语言B.PythonC.TableauD.Hadoop6.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）A.数据之间的因果关系B.数据的聚类情况C.数据的分类规则D.数据项之间的关联关系7.以下哪个是分布式文件系统（）A.NTFSB.FAT32C.HDFSD.EXT48.大数据安全面临的主要威胁不包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.拒绝服务攻击9.实时数据处理框架中，常用于流计算的是（）A.StormB.FlinkC.SamzaD.以上都是10.数据仓库的主要作用是（）A.存储当前业务数据B.进行实时数据分析C.支持决策分析D.管理数据库二、多选题（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）1.大数据存储技术包括（）A.分布式文件系统B.分布式数据库C.云存储D.内存数据库2.数据预处理包括以下哪些步骤（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约3.常见的数据挖掘算法有（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.神经网络算法D.聚类算法4.大数据分析的流程包括（）A.数据采集B.数据预处理C.数据分析D.数据可视化5.以下哪些属于大数据平台（）A.Hadoop生态系统B.Spark生态系统C.阿里云大数据平台D.腾讯云大数据平台三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，正确的打√，错误的打×）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.MapReduce是一种分布式计算框架，可用于大数据的实时处理。（）3.数据挖掘算法只能用于分析历史数据，不能用于预测未来。（）4.关系型数据库不适合存储大数据。（）5.数据可视化是将数据以图形化的方式展示，以便更好地理解和分析。（）6.大数据安全防护只需要关注数据存储安全。（）7.实时数据处理框架可以处理无限流数据。（）8.数据仓库是面向事务处理的数据库。（）9.数据清洗可以去除数据中的噪声和不一致性。（）10.分布式计算框架可以提高计算效率，降低计算成本。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述大数据的主要特点以及这些特点对数据处理带来的挑战。2.请说明数据挖掘中分类算法和聚类算法的区别。3.举例说明大数据在某一行业（如医疗行业）的应用场景及作用。五、综合题（总共1题，每题20分，请结合所学知识，综合分析并回答问题）某电商平台积累了大量用户数据，包括用户基本信息、购物记录、浏览记录等。请设计一个大数据分析方案，以帮助该电商平台更好地了解用户行为，提高用户体验和销售额。要求说明分析流程、使用的技术工具以及预期成果。答案：一、单选题1.C2.A3.A4.C5.C6.D7.C8.C9.D10.C二、多选题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判断题1.×2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.√四、简答题1.大数据主要特点有大量化、多样化、快速化、价值密度低。挑战包括存储和管理大量数据的成本高、处理多样化数据格式困难、快速处理数据的时效性要求高、从海量低价值数据中提取有价值信息难度大。2.分类算法是已知类别标签的数据中学习分类规则，用于预测未知数据的类别；聚类算法是将数据对象划分为不同的簇，使同一簇内对象相似度高，不同簇间对象相似度低，事先不知道数据的类别。3.在医疗行业，大数据可用于疾病预测，通过收集大量患者的症状、病史等数据，利用数据分析模型预测疾病发生风险；辅助诊断，结合影像数据等进行智能诊断；药物研发，分析大量临床试验数据，加速研发进程。五、综合题分析流程：首先采集用户数据，包括基本信息、购物及浏览记录等。然后进行数据清洗和预处理，去除噪声和不一致数据。接着利用数据挖掘算法如关联规则挖掘分析用户购买行为