2025年中职数据基础（数据认知）试题及答案

2025年中职数据基础（数据认知）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。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下关于数据的说法，正确的是（）A.数据就是数字B.数据是对客观事物的符号表示C.数据不包括文本信息D.数据只存在于计算机中2.下列属于结构化数据的是（）A.图片B.音频C.数据库中的表格数据D.视频3.数据处理的基本环节不包括（）A.数据采集B.数据存储C.数据传输D.数据销毁4.数据挖掘的目的是（）A.从大量数据中发现潜在的模式和规律B.删除无用数据C..增加数据量D.改变数据格式5.大数据的特点不包括（）A.大量化B.多样化C.低价值密度D.低速度6.以下哪种数据类型适合存储学生的姓名（）A.数值型B.文本型C.日期型D.布尔型7.数据可视化的作用不包括（）A.更直观地展示数据B.发现数据中的问题C.提高数据安全性D.辅助决策8.数据库管理系统的功能不包括（）A.数据定义B.数据处理C.数据加密D.数据控制9.关系型数据库中，表与表之间的联系通过（）实现。A.字段B.记录C.主键D.外键10.以下哪个不是常见的数据模型（）A.层次模型B.网状模型C.树状模型D.关系模型11.数据仓库的特点包括（）A.面向主题B.集成性C.相对稳定D.以上都是12.数据质量管理的目标是（）A.提高数据质量B.增加数据量C.改变数据格式D.减少数据存储13.数据安全的主要威胁不包括（）A.黑客攻击B.数据备份C.病毒感染D.数据泄露14.以下哪种技术可用于数据加密（）A.防火墙B.入侵检测系统C.加密算法D.数据备份15.数据生命周期管理的阶段不包括（）A.数据产生B.数据使用C.数据遗忘D.数据销毁16.物联网产生的数据具有的特点是（）A.海量B.多源C.异构D.以上都是17.人工智能处理的数据类型主要是（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.以上都有18.数据分析的基本方法不包括（）A.统计分析B.机器学习C.数据清洗D.用户调查19.数据伦理问题不涉及（）A.数据隐私B.数据公平C.数据存储位置D.数据滥用20.数据治理的核心是（）A.数据标准B.数据质量C.数据安全D.以上都是第II卷（非选择题，共60分）答题要求：请根据题目要求，在相应位置作答。二、填空题（共10分，每空1分）1.数据是对客观事物的______表示。2.数据处理包括数据采集、______、存储、分析和可视化等环节。3.大数据的4V特点是大量化、多样化、______和______。4.数据库管理系统主要包括数据定义语言、数据操纵语言、______和______。5.数据挖掘的常用算法有______、决策树算法等。6.数据可视化的常见图表类型有柱状图、______、折线图等。7.数据安全主要包括数据的保密性、完整性和______。三、简答题（共20分，每题5分）1.简述数据的分类。2.什么是数据挖掘？它有哪些应用领域？3.说明数据库管理系统的主要功能。4.简述数据可视化的原则。四、材料分析题（共15分）材料：随着互联网的发展，电商行业产生了海量的数据。某电商企业通过对用户购买行为数据的分析，发现了一些有趣的规律。例如，很多用户在购买了手机后，会接着购买手机壳和耳机；在特定时间段内，某些地区的用户对某种商品的购买量明显增加。企业利用这些数据分析结果，优化了商品推荐策略，提高了销售额。问题：1.请分析该电商企业利用了哪些数据挖掘方法来发现规律？（5分）2.数据挖掘在电商行业还有哪些其他应用？请举例说明。（5分）3.从数据挖掘的角度，谈谈该企业如何进一步提高数据挖掘的效果？（5分）五、综合应用题（共15分）假设你负责管理一个小型企业的数据，企业业务包括销售、库存管理等。请设计一个数据管理方案，包括数据的采集、存储、分析和利用等方面，以帮助企业更好地运营。要求：条理清晰，内容合理，字数在300字左右。答案：1.B2.C3.D4.A5.D6.B7.C8.C9.D10.C11.D12.A13.B14.C15.C16.D17.D18.D19.C20.D二、1.符号2.预处理3.高速化、价值密度低4.数据控制语言、数据存储5.聚类算法6.饼图7.可用性三、1.按数据结构可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；按数据性质可分为数值型数据、文本型数据、日期型数据等；按数据来源可分为内部数据和外部数据。2.数据挖掘是从大量数据中发现潜在的模式和规律。应用领域有商业智能（如市场细分）、金融（风险评估）、医疗（疾病预测）等。3.主要功能有数据定义、数据操纵、数据控制、数据存储等。4.原则有准确性、清晰性、有效性、针对性等。四、1.可能利用了关联规则挖掘方法，发现用户购买手机与手机壳、耳机之间的关联；也可能用了时间序列分析，发现特定时间段某些地区商品购买量的变化规律。2.比如预测用户流失，提前采取措施挽留；分析用户画像，精准营销。3.可以增加数据量，提高数据质量，选择更合适的算法，结合多种挖掘方法等。五、数据采集方面，通过销售系统、库存管理系统实时收集销售数据、库存数据等。存储采用数据