2025 年高职计算机（大数据技术与应用）上学期期末测试卷

2025年高职计算机（大数据技术与应用）上学期期末测试卷

（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，请将正确答案填在括号内）1.大数据的4V特征不包括以下哪一项（）A.VolumeB.VarietyC.VelocityD.Validity2.以下哪种算法常用于数据分类（）A.K-MeansB.AprioriC.NaiveBayesD.DBSCAN3.数据仓库的核心是（）A.数据抽取B.数据分析C.数据存储D.元数据4.以下哪个不是大数据处理框架（）A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink5.数据挖掘的主要任务不包括（）A.分类B.聚类C.数据清洗D.关联规则挖掘6.大数据存储中，分布式文件系统的典型代表是（）A.NTFSB.FAT32C.HDFSD.EXT47.机器学习中的监督学习不包括（）A.回归分析B.决策树C.神经网络D.强化学习8.实时数据处理中，常用的窗口函数不包括（）A.TumblingWindowB.SlidingWindowC.SessionWindowD.FixedWindow9.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10.以下哪个工具常用于数据可视化（）A.MySQLB.ExcelC.TableauD.Python二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.大数据分析的主要步骤包括（）A.数据采集B.数据预处理C.数据分析D.数据可视化2.以下哪些属于非结构化数据（）A.文本B.图像C.音频D.视频3.数据挖掘的常用算法有（）A.决策树B.支持向量机C.遗传算法D.蚁群算法4.大数据存储的方式有（）A.分布式文件系统B.分布式数据库C.云存储D.本地硬盘存储5.机器学习的主要分类有（）A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，对的打√，错的打×）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.数据挖掘就是从大量数据中发现潜在模式和规律的过程。（）3.数据仓库是面向事务处理的数据库。（）4.分布式计算可以提高计算效率和处理能力。（）5.机器学习算法不需要数据进行训练。（）6.大数据安全只涉及数据本身的安全，不涉及网络安全。（）7.数据可视化可以帮助用户更好地理解数据。（）8.聚类算法是一种无监督学习算法。（）9.实时数据处理可以处理任意规模的数据。（）10.元数据是关于数据的数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.请简述大数据的4V特征及其含义。2.数据挖掘的主要任务有哪些？请举例说明。3.简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，完成下列综合应用问题）1.假设你有一份学生成绩数据集，包含学生姓名、课程名称、成绩等信息。请描述如何使用数据挖掘技术对该数据集进行分析，以发现学生成绩的潜在规律和模式，例如哪些课程成绩相关性较高，哪些学生成绩波动较大等。2.某电商平台积累了大量用户购买行为数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等。请设计一个基于大数据技术的方案，用于分析用户购买行为，预测用户未来可能购买的商品，以提高平台的销售业绩。答案：一、单项选择题1.D2.C3.D4.C5.C6.C7.D8.D9.C10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.√9.×10.√四、简答题1.大数据的4V特征包括：Volume（数据量巨大），指数据规模从TB级别跃升到PB级别；Variety（数据类型多样），涵盖结构化、半结构化和非结构化数据；Velocity（处理速度快），要求能快速处理和分析流动的数据；Value（价值密度低），大量数据中真正有价值的部分占比小。2.数据挖掘的主要任务有：分类，如将客户分为不同等级；聚类，如将相似的客户聚集在一起；关联规则挖掘，如发现啤酒和尿布的关联；异常检测，如发现异常的交易行为；趋势分析，如分析销售数据的变化趋势。3.监督学习有明确的目标变量（标签），通过已有标签的数据进行训练，预测新数据的标签，如预测房价。无监督学习没有目标变量，主要是发现数据中的潜在结构和模式，如客户聚类分析。五、综合应用题1.首先对数据进行清洗，去除重复和错误数据。然后可以使用关联规则挖掘算法，发现课程之间的关联，比如哪些课程经常一起被选。对于学生成绩波动分析，可采用时间序列分析算法，观察成绩随时间的变化。还可以利用聚类算法，将成绩相似的学生聚在一起，分析不同类别学生的特点。2.方案如下：利用Hadoop等分