2025年高职大数据技术（大数据分析）试题及答案

2025年高职大数据技术（大数据分析）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。1.大数据的4V特征不包括以下哪一项？（）A.大量化B.多样化C.高速化D.精确化2.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.数据库表中的数据B.XML文件数据C.关系型数据库中的数据D.固定格式的文本文件数据3.数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据4.以下哪个算法不属于分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K近邻算法D.聚类算法5.在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（）A.数据之间的因果关系B.数据之间的关联关系C.数据的聚类情况D.数据的分类情况6.以下哪种数据库适合存储大数据？（）A.关系型数据库B.分布式数据库C.内存数据库D.面向对象数据库7.数据可视化的主要目的是（）A.使数据更加美观B.方便数据的传输C.更直观地展示数据D.减少数据量8.大数据分析的基本流程不包括（）A.数据采集B.数据存储C.数据加密D.数据分析9.以下哪个指标可以用来评估分类模型的准确性？（）A.召回率B.均方误差C.相关系数D.方差10.数据挖掘中的频繁项集挖掘是指（）A.找出出现频率高的单个数据项B.找出出现频率高的多个数据项组合C.找出数据项之间的关联关系D.找出数据项之间的因果关系11.以下哪种技术可以用于大数据的实时处理？（）A.MapReduceB.SparkC.HadoopD.Flink12.数据仓库的主要特点不包括（）A.面向主题B.集成性C.实时性D.稳定性13.在数据分析中，数据降维的目的是（）A.减少数据量，提高分析效率B.增加数据维度，提高分析精度C.对数据进行加密D.对数据进行分类14.以下哪个算法常用于文本分类？（）A.朴素贝叶斯算法B.梯度下降算法C.主成分分析算法D.奇异值分解算法15.大数据安全面临的主要挑战不包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.数据滥用16.以下哪种可视化图表适合展示数据的分布情况？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.直方图17.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）A.数据分类B.数据关联分析C.数据分组D.数据预测18.以下哪个工具不是大数据分析常用的工具？（）A.PythonB.RC.MATLABD.SQLServer19.大数据分析在医疗领域的应用不包括（）A.疾病预测B.医疗影像分析C.药物研发D.医院财务管理20.数据质量管理的主要内容不包括（）A.数据准确性管理B.数据完整性管理C.数据安全性管理D.数据美观性管理第II卷（非选择题共60分）一、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请将答案填写在横线上。1.大数据的三个主要来源是______、______和______。2.数据挖掘的主要任务包括______挖掘、______挖掘、______挖掘等。3.分类算法的性能评估指标主要有______、______、______等。4.常用的数据可视化图表有______、______、______等。5.大数据分析的应用领域包括______、______、______等。二、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，请简要回答问题。1.简述大数据的5V特征。2.数据清洗的主要方法有哪些？3.什么是数据挖掘？数据挖掘的主要步骤有哪些？4.简述数据可视化的原则。三、算法分析题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。请分析以下算法的原理，并说明其应用场景。给定数据集D，包含n个样本点，每个样本点有m个特征。K均值算法的步骤如下：1.随机选择K个初始聚类中心C1,C2,…,CK。2.对于每个样本点x，计算其到各个聚类中心的距离，将其分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。3.对于每个簇，重新计算其聚类中心，即该簇中所有样本点的均值。4.重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。四、案例分析题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。阅读以下案例，回答问题。某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户基本信息、购买商品信息、购买时间等。通过数据分析，发现购买某类商品的用户往往也会购买另一类商品。请分析：1.该电商平台可以采用什么数据分析技术来发现这种关联关系？（5分）2.假设发现购买手机的用户往往也会购买手机壳，这一关联关系对电商平台有什么价值？（5分）3.如何利用这一关联关系来优化电商平台的营销策略？（5分）五、综合应用题（共20分）答题要求：本大题共1小题，20分。请根据以下给定的数据和要求进行分析。某超市记录了一周内顾客购买商品的情况，部分数据如下：顾客ID，商品名称，购买数量，购买时间1，牛奶，2，周一1，面包，1，周一2，苹果，3，周二2，香蕉，2，周二3，牛奶，1，周三3，饼干，2，周三要求：1.对数据进行简单清洗，去除重复记录。（5分）2.分析一周内各类商品的销售情况，用合适的图表展示。（10分）3.假设你是超市经理，根据数据分析结果，提出一条优化建议。（5分）答案：1.D2.B3.C4.D5.B6.B7.C8.C9.A10.B11.D12.C13.A14.A15.C16.D17.C18.D19.D20.D填空题答案：1.互联网、物联网、人工产生2.关联规则、分类、聚类3.准确率、召回率、F1值4.柱状图、折线图、饼图5.金融、医疗、交通简答题答案：1.大数据的5V特征包括大量化（Volume）、多样化（Variety）、高速化（Velocity）、价值密度低（Value）、真实性（Veracity）。2.数据清洗的主要方法有去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据、平滑噪声数据等。3.数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的信息和知识的过程。主要步骤包括数据准备、数据挖掘、结果评估和知识表示。4.数据可视化的原则包括准确性原则、清晰性原则、简约性原则、美观性原则、一致性原则等。算法分析题答案：K均值算法是一种基于划分的聚类算法。其原理是通过不断迭代调整聚类中心，使得同一簇内的样本点距离聚类中心最近。应用场景主要用于对数据集进行聚类分析，例如客户细分、图像分割、文档分类等领域，将数据划分成不同的簇，以便更好地理解数据的分布和特征。案例分析题答案：1.可以采用关联规则挖掘技术。2.价值在于可以根据用户购买手机的行为，精准推荐手机壳，提高手机壳的销量，同时也增加用户对平台的满意度。3.可以在手机商品页面显著推荐手机壳，或者设置购买手机后推荐手机壳的营销活动，提高关联商品的销售。综合应用题答案：1.去除重复记录后的数据如下：