2025年高职网络技术（大数据应用基础）试题及答案

2025年高职网络技术（大数据应用基础）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.大数据的特点不包括以下哪一项？A.大量化B.多样化C.低价值密度D.高时效性2.以下哪种数据类型不属于结构化数据？A.数据库中的二维表数据B.XML文档数据C.固定格式的文本文件数据D.关系型数据库中的数据3.数据挖掘的主要任务不包括A.分类B.聚类C.数据清理D.关联规则挖掘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.在大数据存储中，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.数据一致性好D.读写性能高6.数据预处理阶段不包括以下哪个步骤？A.数据集成B.数据转换C.数据归约D.数据可视化7.以下哪种技术用于处理实时流数据？A.HadoopB.SparkStreamingC.MapReduceD.HBase8.大数据分析中，数据抽样的目的不包括A.减少数据处理量B.提高分析效率C.保证数据完整性D.降低成本9.以下哪个不是NoSQL数据库的特点？A.灵活的数据模型B.高并发读写C.支持事务D.可扩展性强10.数据可视化的作用不包括A.快速理解数据B.发现数据中的模式和趋势C.隐藏数据的细节D.有效传达信息11.以下哪种数据存储方式适合存储海量的非结构化数据？A.关系型数据库B.分布式文件系统C.内存数据库D.缓存12.机器学习中的监督学习算法不包括A.支持向量机B.朴素贝叶斯C.主成分分析D.线性回归13.大数据安全面临的挑战不包括A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.数据滥用14.以下哪个是大数据处理框架？A.MySQLB.OracleC.FlinkD.Redis15.数据仓库的特点不包括A.面向主题B.集成性C.实时性D.非易失性16.以下哪种技术用于数据清洗？A.关联规则挖掘B.数据脱敏C.数据加密D.数据挖掘算法17.大数据应用场景不包括A.金融风险预测B.传统制造业生产流程优化C.医疗健康数据分析D.社交媒体分析18.以下哪个不是大数据分析的常用工具？A.PythonB.R语言C.JavaD.SQLServerManagementStudio19.数据挖掘中，聚类算法的目的是A.对数据进行分类B.发现数据中的关联规则C.将数据划分成不同的组D.预测数据的趋势20.大数据技术体系不包括以下哪个层次？A.数据采集层B.数据传输层C.数据应用层D.数据销毁层第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。请将正确答案填写在题中的横线上。1.大数据的4V特点是指______、______、______、______。2.数据挖掘的主要方法有______、______、______、______等。3.常见的分布式计算框架有______和______。4.数据可视化的基本类型包括______、______、______、______等。5.大数据安全防护技术主要包括______、______、______、______等。二、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述数据预处理的主要步骤及其作用。2.说明机器学习中监督学习和无监督学习的区别。3.大数据存储面临哪些挑战？如何应对？4.解释数据挖掘中关联规则挖掘的概念，并举例说明。三、论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。要求论述充分，条理清晰。论述大数据技术在金融领域的应用及带来的机遇与挑战，并举例说明。四、材料分析题（共小10分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：某电商平台积累了大量用户的购物数据，包括商品浏览记录、购买记录、评价等。通过对这些数据进行分析，发现用户购买某种商品后，经常会购买另一种相关商品。平台利用这一发现，调整了商品推荐策略，提高了用户的购买转化率。问题：1.电商平台利用了大数据分析中的什么技术？（5分）2.请分析这种技术对电商平台的作用。（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：一家企业在进行大数据项目建设时，投入了大量资金购买硬件设备和软件工具，但在项目实施过程中，发现数据质量参差不齐，数据整合困难，导致数据分析结果不准确，无法为企业决策提供有效支持。问题：请分析该企业在大数据项目建设中存在的问题，并提出改进建议。答案：第I卷答案：1.C2.B3.C4.C5.D6.D7.B8.C9.C10.C11.B12.C13.C14.C15.C16.B17.B18.D19.C20.D第II卷答案：一、1.大量化、多样化、快速化、价值密度低2.分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析3.MapReduce、Spark4.柱状图、折线图、饼图、散点图5.数据加密、数据脱敏、访问控制、数据备份二、1.数据预处理步骤包括数据集成、数据清理、数据转换、数据归约。数据集成将多个数据源中的数据结合起来并统一存储；数据清理处理缺失值、噪声等数据质量问题；数据转换将数据转换为适合分析的形式；数据归约在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。2.监督学习有标注数据，模型根据已知数据预测未知输出；无监督学习无标注数据，主要用于发现数据中的结构和模式。3.挑战有存储容量需求大成本高、数据一致性维护难、读写性能要求高。应对可采用分布式文件系统、分布式数据库、缓存技术等。4.关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间有趣的关联或相关联系。如超市中尿布和啤酒的关联。三、应用：风险预测、客户细分、精准营销等。机遇：提升金融服务质量效率、创新业务模式。挑战：数据安全隐私问题、技术架构升级难题。举例：利用大数据分析客户信用风险，为贷款审批提供依据。四、1.关联规则挖掘技术。2.