2025年高职大数据基础应用（大数据基础）试题及答案

2025年高职大数据基础应用（大数据基础）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.大数据的4V特征不包括以下哪一项？（）A.VolumeB.VarietyC.VelocityD.Validity2.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.Excel表格数据C.网页文本内容D.固定格式的订单数据3.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.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类模型4.以下哪个算法常用于数据分类？（）A.K-Means算法B.Apriori算法C.决策树算法D.PageRank算法5.大数据存储的主要挑战不包括（）。A.存储容量B.数据安全C.数据格式转换D.数据读写速度6.数据清洗的目的不包括（）。A.去除重复数据B.纠正错误数据C.增加数据量D.统一数据格式7.以下哪种技术可用于大数据的分布式存储？（）A.HadoopB.PythonC.MySQLD.Excel8.数据可视化的主要作用不包括（）。A.更直观地展示数据B.发现数据中的规律C.提高数据准确性D.辅助决策9.大数据分析的流程不包括（）。A.数据采集B.数据存储C.数据加密D.数据分析10.以下哪个是大数据时代的新兴职业？（）A.网络工程师B.数据分析师C.软件工程师D.平面设计师11.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12.机器学习中的监督学习和无监督学习的主要区别在于（）。A.是否有标注数据B.算法复杂度C.数据量大小D.计算资源需求13.以下哪种数据预处理技术可用于处理缺失值？（）A.数据归一化B.数据平滑C.插补法D.离散化14.大数据在医疗领域的应用不包括（）。A.疾病预测B.医疗影像诊断C.药品研发D.医院行政管理15.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）。A.数据分类B.数据分组C.数据关联分析D.数据预测16.以下哪个工具常用于大数据的ETL过程？（）A.SparkB.TableauC.InformaticaD.Matlab17.大数据在教育领域的应用不包括（）。A.个性化学习B.教学质量评估C.校园安全管理D.课程设计18.数据安全的主要威胁不包括（）。A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.拒绝服务攻击19.以下哪种算法可用于大数据的降维？（）A.PCA算法B.DBSCAN算法C.SVM算法D.KNN算法20.大数据在金融领域的应用不包括（）。A.风险评估B.客户细分C.股票交易D.金融监管第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，共10分。请将正确答案填写在横线上。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______、______、______、______等。3.常见的数据可视化图表有______、______、______、______等。4.大数据分析的常用方法有______、______、______、______等。5.数据仓库的体系结构包括______、______、______、______等。二、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，共20分。请简要回答问题。1.简述大数据的5V特征及其含义。2.数据清洗的主要方法有哪些？3.什么是机器学习？机器学习有哪些主要分类？4.简述数据可视化的原则。三、论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，共15分。请详细论述问题。论述大数据在电商领域的应用及带来的影响。四、案例分析题（共10分）答题要求：本大题共1小题，共10分。请阅读以下案例，回答问题。案例：某电商平台通过大数据分析发现，购买某品牌手机的用户往往同时购买手机壳和耳机。该平台利用这一发现，在用户购买手机后，自动推荐手机壳和耳机。通过这种方式，该平台的手机壳和耳机销量大幅增长。问题：请分析该电商平台是如何利用大数据实现精准营销的？五、实践操作题（共5分）答题要求：本大题共1小题，共5分。请根据以下要求进行实践操作。要求：请使用Python语言编写一段代码，实现对给定数据集的简单数据清洗，去除重复行。数据集示例如下：[[1,'张三',20],[2,'李四',21],[1,'张三',20]]答案：1.D2.C3.B4.C5.C6.C7.A8.C9.C10.B11.C12.A13.C14.D15.B16.C17.D18.C19.A20.C填空题答案：1.物联网数据、互联网数据、企业内部数据2.分类、聚类、关联规则挖掘、预测3.柱状图、折线图、饼图、散点图4.统计分析、机器学习、深度学习、文本挖掘5.数据源、数据仓库服务器、OLAP服务器、前端工具简答题答案：1.Volume（数据量大）、Variety（数据类型多样）、Velocity（数据增长速度快）、Value（数据价值密度低）、Veracity（数据准确性）。2.去除重复数据、纠正错误数据、处理缺失值、统一数据格式。3.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。分类：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。4.准确性原则、可读性原则、简洁性原则、一致性原则、美观性原则。论述题答案：大数据在电商领域的应用广泛。通过收集和分析用户的浏览、购买等行为数据，电商平台可以实现精准营销。例如，根据用户的历史购买记录推荐相关商品，提高用户购买转化率。还能进行用户画像，了解用户的偏好和需求，优化商品推荐策略。此外，大数据可用于库存管理，预测商品销量，合理安排库存，降低成本。它还能帮助电商平台优化页面布局、促销活动等，提升用户体验，增强市场竞争力。案例分析题答案：该电商平台通过大数据分析，发现了购买手机用户与购买手机壳和耳机之间的关联规则。利用这一规则，在客户购买手机后自动推荐相关产品，实现了精准营销。这种方式能够精准定位目标客户，满足客户潜在需求，提高客户购买意愿，从而有效提升了手机壳和耳机的销量，并增强了客户对平台的粘性和满意度。实践操作题答案：```py