2025年大四（数据科学与大数据技术）大数据分析综合测试卷

2025年大四（数据科学与大数据技术）大数据分析综合测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）本卷共10小题，每小题3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。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.虚拟化D.高速化2.以下哪种算法常用于数据分类？A.K-Means算法B.决策树算法C.关联规则算法D.主成分分析算法3.数据清洗的主要目的是？A.提高数据的可读性B.减少数据量C.去除噪声和错误数据D.改变数据格式4.对于大数据存储，分布式文件系统的优点不包括？A.高可靠性B.高性能C.易于管理D.集中式存储5.以下哪个不是大数据分析中常用的编程语言？A.PythonB.JavaC.C++D.SQL6.数据挖掘中的聚类分析是为了？A.发现数据中的规律B.对数据进行分类C.找出数据中的相似性和差异性D.预测数据趋势7.大数据可视化的主要作用是？A.使数据更美观B.方便用户理解数据C.节省数据存储空间D.提高数据处理速度8.以下哪种数据库适合存储大数据？A.关系型数据库B.非关系型数据库C.内存数据库D.分布式数据库9.数据预处理不包括以下哪个步骤？A.数据集成B.数据挖掘C.数据转换D.数据归约10.大数据分析中的机器学习算法可以分为哪几类？A.监督学习、无监督学习、半监督学习B.分类算法、聚类算法、回归算法C.线性模型、非线性模型D.以上都是第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分，每空1分）1.大数据分析的流程通常包括数据采集、数据预处理、______、数据分析和数据可视化。2.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______等。3.常用的分布式计算框架有______和Spark。4.数据可视化的图表类型有柱状图、折线图、______等。5.机器学习中的监督学习算法包括决策树、______、支持向量机等。6.大数据存储的方式有分布式文件系统、______等。7.数据清洗时，处理缺失值的方法有删除缺失值所在行、______等。8.数据集成是将多个数据源中的数据进行______和统一。9.数据归约的方法有属性子集选择、______等。10.大数据分析中常用的评估指标有准确率、召回率、______等。三、简答题（共20分，每题5分）1.简述大数据的5V特征及其含义。2.说明数据挖掘中分类算法和聚类算法的区别。3.大数据可视化有哪些原则？4.简述分布式文件系统的特点。四、综合分析题（共20分）材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等。现在需要对这些数据进行分析，以了解用户的购买行为和偏好。1.请设计一个数据分析方案，包括数据预处理步骤和可能用到的分析方法。（10分）2.根据上述数据，你认为可以得出哪些有价值的结论？（10分）五（共20分）材料：某公司通过大数据分析发现，其产品在某个地区的销量突然下降。经过进一步分析，发现该地区的竞争对手推出了一款类似产品，且进行了大规模的广告宣传。1.请分析该公司应如何应对这种情况？（10分）2.从大数据分析的角度，你认为该公司还可以从哪些方面进行改进？（10分）答案：一、1.C2.B3.C4.D5.C6.C7.B8.D9.B10.A二、1.数据挖掘2.异常检测3.Hadoop4.饼图5.神经网络6.数据库集群7.填充缺失值8.整合9.数据压缩10.F1值三、1.大数据的5V特征包括：大量化（Volume），指数据量巨大；多样化（Variety），涵盖多种类型的数据；高速化（Velocity），数据产生和处理速度快；价值密度低（Value），有价值的数据占比低；真实性（Veracity），确保数据的真实可靠。2.分类算法是有监督学习，已知类别标签，通过学习数据特征来预测新数据的类别；聚类算法是无监督学习，不知道数据类别，根据数据相似性将其分成不同簇。3.大数据可视化原则有：简洁明了，避免过多元素；重点突出，突出关键信息；一致性，保持风格统一；交互性，方便用户探索；准确性，数据准确呈现。4.分布式文件系统特点：高可靠性，数据分散存储；高性能，可并行读写；可扩展性强，方便添加节点；支持大规模数据存储。四、1.数据预处理步骤：清洗数据，去除重复、错误数据；集成数据，合并不同来源数据；转换数据，统一格式等。分析方法：可进行关联规则挖掘，找出商品关联；分类分析，对用户分类；聚类分析，发现用户群体特征。2.结论：不同时间段的购买高峰；热门商品及关联商品；不同用户群体的购买偏好；购买金额分布等。五、1.应对措施：优化产品，突出差异化优势；调整价格策略，吸引价格敏感用户