2026年数据科学与大数据技术（大数据技术）考题及答案

2026年数据科学与大数据技术（大数据技术）考题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共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.以下关于大数据的特点，错误的是（）A.数据量大B.类型多样C.处理速度慢D.价值密度低2.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3.以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归4.大数据存储中，分布式文件系统的优点不包括（）A.高可扩展性B.容错性强C.读写速度快D.便于管理5.以下哪个工具常用于数据可视化（）A.HadoopB.SparkC.TableauD.MySQL6.数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（）A.数据之间的相关性B.数据的分类C.数据的聚类D.数据的趋势7.关于Hadoop生态系统，以下说法错误的是（）A.HadoopDistributedFileSystem是其核心组件之一B.MapReduce用于大规模数据的并行计算C.Hive是一个分布式数据库D.Pig是一种高级编程语言8.以下哪种数据结构不适合用于大数据的实时处理（）A.队列B.栈C.链表D.哈希表9.数据安全在大数据环境下面临的挑战不包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据量过大D.访问控制10.大数据分析的流程不包括（）A.数据采集B.数据预处理C.数据分析D.数据删除第II卷（非选择题共70分）（总共4题，每题5分，答题要求）11.简述数据挖掘的主要任务。12.说明分布式计算在大数据处理中的优势。13.简述Hadoop的体系结构。14.解释什么是数据可视化及其作用。（总共3题，每题10分，答题要求）15.材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。请描述如何运用数据挖掘技术分析这些数据，以提高平台的销售业绩。16.材料：一家企业拥有多个部门，每个部门都有自己的业务数据，但数据格式和存储方式各不相同。请提出一种方案，实现企业内部数据的整合与共享。17.材料：随着物联网的发展，传感器产生的数据量急剧增加。请阐述如何对这些海量的传感器数据进行有效的存储和处理。（总共2题，每题15分，答题要求）18.材料：某社交媒体平台记录了用户的大量行为数据，如发布内容、点赞、评论等。如何利用这些数据进行用户画像构建，为平台的精准营销提供支持？19.材料：一家医疗企业积累了多年的患者病历数据。请说明如何运用大数据技术对这些病历数据进行分析，以辅助医疗决策，提高医疗质量。（总共1题，每题20分，答题要求）20.材料：某城市交通管理部门收集了交通流量、交通事故等数据。请设计一个大数据解决方案，以实现对城市交通状况的实时监测和智能预警，缓解交通拥堵。答案：1.C2.C3.C4.C5.C6.A7.D8.D9.C10.D11.数据挖掘的主要任务包括关联规则挖掘、分类、聚类、预测、异常检测等。关联规则挖掘发现数据中隐藏的关联关系；分类将数据划分到不同类别；聚类把数据分成不同的簇；预测基于现有数据预测未来值；异常检测找出数据中的异常点。12.分布式计算在大数据处理中的优势有：可扩展性强，能轻松应对数据量的增长；容错性好，部分节点故障不影响整体计算；并行处理能力，提高计算速度；资源利用率高，充分利用集群资源。13.Hadoop体系结构主要包括HadoopDistributedFileSystem（HDFS）用于分布式存储数据；MapReduce用于大规模数据的并行计算；YARN是资源管理框架，负责资源的分配和管理；还有一些辅助组件如Hive、Pig等用于数据处理和分析。14.数据可视化是将数据以图形、图表等直观形式展示出来。其作用包括：快速理解数据，发现数据中的模式和趋势；有效传达信息，方便不同人员交流；支持决策制定，为决策提供直观依据；激发创新思维，从可视化结果中获得新想法。15.可运用关联规则挖掘找出用户常一起购买的商品组合，进行关联推荐；通过分类算法对用户进行分层，针对不同层次用户推送个性化商品；利用聚类分析发现不同购买行为模式的用户群体，实施差异化营销策略等。16.可以采用ETL工具抽取各部门数据，进行清洗、转换，统一数据格式后存储到企业级数据仓库；基于Hadoop生态系统搭建数据平台，实现数据的分布式存储和共享；使用数据集成中间件，如ApacheCamel等，将不同格式的数据进行整合和传输。17.可采用分布式文件系统如HDFS存储传感器数据；利用消息队列如Kafka实时接收传感器数据；通过SparkStreaming等流处理框架对数据进行实时处理和分析；运用机器学习算法对数据进行特征提取和异常检测。18.提取用户的基本属性、行为特征、兴趣爱好等数据；运用聚类算法将用户分成不同类别；为每个类别构建典型画像；结合用户实时行为数据动态更新画像；基于画像向用户精准推送感兴趣的内容和产品。19.对病历数据进行文本挖掘，提取关键信息；运用机器学习算法进行疾病预测和诊断辅助；通过数据分析找出疾病高发因素和关联因素；建立医疗质量评估模型，分析治疗效果；为医生提供决策支持，如治疗方案推荐等。20.首先在交通路口等位置部署大量传感器收集实时交通数