2025年高职第一学年（大数据技术）数据采集与预处理阶段测试题及答案

2025年高职第一学年（大数据技术）数据采集与预处理阶段测试题及答案

（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：本大题共20小题，每小题2分，共40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.以下哪种数据采集方式适用于实时获取大量网络用户行为数据？（）A.传感器采集B.网络爬虫C.数据库抽取D.人工录入2.数据预处理中，对数据进行标准化处理的主要目的是（）A.使数据更美观B.消除数据中的噪声C.提升数据的一致性和可比性D.增加数据的维度3.对于缺失值较多的数据列，以下处理方法效果较好的是（）A.直接删除B.用均值填充C.用随机值填充D.用最频繁值填充4.数据采集过程中，数据质量的评估指标不包括（）A.准确性B.完整性C.时效性D.美观性5.网络爬虫在采集数据时，需要遵循的原则不包括（）A.合法性B.高效性C.随意性D.道德性6.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格式的数据C.文本文件中的数据D.JSON格式的数据7.在数据清洗中，去除重复数据的主要目的是（）A.节省存储空间B.提高数据处理速度C.保证数据的准确性D.以上都是8.数据预处理中，对数据进行离散化处理适用于（）A.数值型数据B.文本型数据C.图像数据D.音频数据9.以下哪种数据采集工具常用于物联网设备的数据采集？（）A.网络爬虫B.传感器C.数据库管理系统D.数据分析软件10.数据采集时，对于动态变化的数据，较好的采集策略是（）A.定期采集B.实时采集C.按需采集D.随机采集11.在数据预处理中，对数据进行特征提取的目的是（）A.减少数据维度B.增加数据维度C.提高数据的可读性D.改变数据的类型12.对于数据中的异常值，以下处理方法较为合理的是（）A.直接删除B.用均值替换C.根据统计模型进行修正D.忽略13.数据采集过程中，数据安全方面需要考虑的因素不包括（）A.数据加密B.用户认证C.数据备份D.数据可视化14.以下哪种数据格式适合存储半结构化数据？（）A.CSV格式B.XML格式C.数据库表格式D.二进制格式15.在数据清洗中，处理错误数据的方法不包括（）A.修正B.丢弃C.转换D.复制16.数据预处理中，对数据进行归一化处理的公式是（）A.（x-min）/（max-min）B.（x-mean）/stdC.以上都是D.以上都不是17.在数据采集时，如何确定采集数据的频率？（）A.根据数据变化速度B.根据数据量大小C.根据数据类型D.根据采集工具18.以下哪种数据采集场景适合使用日志采集工具？（）A.网站用户行为数据采集B.物联网设备数据采集C.数据库数据采集D.文本数据采集19.数据预处理中，对数据进行编码处理适用于（）A.数值型数据B.文本型数据C.图像数据D.音频数据20.在数据采集过程中，如何保证数据的准确性？（）A.多次采集并对比B.对采集的数据进行校验C.选择可靠的采集源D.以上都是第II卷（非选择题，共60分）21.（10分）简述数据采集的主要流程以及每个流程的关键要点。22.（10分）数据预处理包含哪些主要环节？请分别阐述每个环节的作用。23.（10分）在处理大数据量的数据采集时，可能会遇到哪些挑战？如何应对这些挑战？24.（15分）阅读以下材料：某电商平台为了提升用户体验，计划采集用户在平台上的各种行为数据，包括浏览商品、下单购买、评价等。现需要设计一个数据采集方案。问题：请根据上述材料，设计一个数据采集方案，包括采集的数据类型、采集工具、采集频率等，并说明理由。25.（15分）阅读以下材料：一家企业在进行数据分析时，发现采集到的数据存在大量缺失值和异常值。问题：请针对该企业的数据情况，提出数据预处理的具体步骤和方法，并说明理由。答案：1.B2.C3.D4.D5.C6.C7.D8.A9.B10.B11.A12.C13.D14.B15.D16.C17.A18.A19.B20.D21.数据采集主要流程包括：确定采集目标，明确要采集的数据内容和用途；选择采集源，如数据库、网络、传感器等；选择采集工具，根据采集源和目标选择合适工具；设置采集参数及频率，根据数据变化速度等确定；数据采集，按照设定进行采集；数据传输与存储，将采集数据传输并存储到指定位置。关键要点：明确目标以保证采集数据有用，选好采集源和工具确保数据质量，合理设置参数保证采集效率和准确性，做好传输存储保障数据安全完整。22.数据预处理主要环节及作用：数据清洗，去除噪声、重复数据、错误数据等，保证数据准确性；数据集成，将多个数据源数据整合到一起；数据变换，如标准化、归一化等提升数据一致性和可比性；数据归约，减少数据维度，提高处理效率；数据离散化，适用于数值型数据便于分析；数据编码，针对文本型数据便于处理。23.挑战：数据量过大导致存储和处理困难，网络带宽限制数据传输速度，采集工具性能瓶颈。应对：采用分布式存储和计算技术，如Hadoop等；优化网络配置，提高传输效率；选择高性能采集工具，如分布式爬虫等，并进行性能优化。24.采集数据类型：用户浏览商品记录、下单购买信息、评价内容等。采集工具：前端埋点技术结合日志采集工具收集浏览和下单行为，数据库抽取用户评价数据。采集频率：浏览和下单行为实时采集，评价数据定时采集。理由：实时采集浏览和下单行为可及时分析用户行为，定时采集评价数据可保证数据量积累到一定程度便于分析。25.步骤和方法：缺失值处理，对于