2025年高职大数据应用技术（大数据处理基础）试题及答案

2025年高职大数据应用技术（大数据处理基础）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。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文件中的数据C.文本文件中的固定格式数据D.关系型数据库中的数据3.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现什么？A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类结果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.大数据存储中，分布式文件系统的优点不包括？A.高可靠性B.高可扩展性C.高性能D.集中式管理6.数据清洗的目的不包括以下哪一项？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数据降维？A.主成分分析B..支持向量机C.神经网络D.聚类分析8.实时数据处理系统通常采用的架构是？A.批处理架构B.流处理架构C.分布式架构D.集中式架构9.大数据安全面临的挑战不包括？A.数据泄露风险B.数据加密困难C.数据存储容量不足D.数据访问控制复杂10.以下哪个是常用的大数据分析工具？A.ExcelB.PhotoshopC.HadoopD.Matlab11.数据可视化的主要目的是？A.使数据更美观B.隐藏数据细节C.更直观地展示数据D.减少数据量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.有无标注数据B.算法复杂度不同C.数据量大小不同D.处理的数据类型不同13.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14.数据集成过程中可能遇到的问题不包括？A.数据格式不一致B.数据语义冲突C.数据冗余D.数据安全性高15.大数据技术栈中，负责数据采集的组件通常是？A.HadoopB.SparkC.FlumeD.HBase16.以下哪个不是大数据在医疗领域的应用？A.疾病预测B.药物研发C.医疗设备管理D.网站流量分析17.数据挖掘中，分类算法的评估指标不包括？A.准确率B.召回率C.F1值D.数据量18.实时流数据处理中，窗口操作的作用是？A.分割数据B.聚合数据C.加密数据D.存储数据19.大数据时代，数据质量管理的关键环节不包括？A.数据监控B.数据清洗C.数据备份D.数据评估20.以下哪种技术可用于大数据环境下的隐私保护？A.数据加密B.数据脱敏C.差分隐私D.以上都是第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。请在横线上填写正确答案。21.大数据处理流程一般包括数据采集、____、数据挖掘、数据分析和数据可视化。22.数据挖掘中的聚类算法是将数据对象划分为不同的____。23.分布式计算框架Hadoop主要包括HDFS、____和MapReduce。24.机器学习中的模型评估指标，如准确率=____/样本总数。25.大数据安全防护的主要手段包括数据加密、访问控制、____等。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。26.简述大数据的5V特征及其含义。27.说明数据清洗的主要方法有哪些？28.什么是数据挖掘？数据挖掘的主要任务有哪些？29.简述分布式文件系统HDFS的工作原理。（三）论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。请详细阐述你的观点。30.结合实际应用场景，论述大数据技术在电商领域的应用及优势。（四）材料分析题（共10分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。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。通过对这些数据进行分析，发现用户在购买某类商品后，往往会在一定时间内购买相关的其他商品。例如，购买了手机的用户，后续购买手机壳、耳机等配件的概率较高。平台利用这一发现，优化了商品推荐策略，提高了销售额。问题：31.请分析该电商平台运用了哪种大数据分析技术？（5分）32.这种技术的应用为电商平台带来了哪些好处？（5分）（五）案例分析题（共5分）答题要求阅读以下案例，回答问题案例：某企业在大数据处理过程中，面临数据存储容量不足的问题。随着业务的发展，数据量不断增长，原有的存储设备已无法满足需求。企业考虑采用分布式存储解决方案，但担心成本过高和技术难度大。问题：33.针对该企业的情况，你认为可以采取哪些措施来解决数据存储容量不足的问题？（5分）答案：1.C2.B3.B4.C5.D6.C7.A8.B9.C10.C11.C12.A13.D14.D15.C16.D17.D18.B19.C20.D21.数据存储22.簇23.YARN24.预测正确的样本数25.数据脱敏26.大量化（Volume）指数据量巨大；多样化（Variety）指数据类型多样；高速化（Velocity）指数据产生和处理速度快；价值密度低（Value）指单位数据蕴含价值低；真实性（Veracity）指数据的准确性和可靠性。27.去重、缺失值处理、错误值修正、数据标准化、一致化处理等。28.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。主要任务有关联规则挖掘、分类、聚类、预测、异常检测等。29.HDFS由NameNode和DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的命名空间，存储元数据；DataNode负责存储实际的数据块。客户端通过NameNode获取文件的元数据信息，然后根据元数据信息从相应的DataNode读取或写入数据。30.在电商领域，大数据技术可用于精准营销，通过分析用户购买行为和偏好，实现个性化推荐，提高用户购买转化率。还可用于库存管理，根据销售数据预测需求，优化库存配置，降低成本。优势在于能快速处理海量数据，挖掘有价值信息，提升运营效率和竞争力。31.关联