2025年高职网络技术（大数据进阶应用）试题及答案

2025年高职网络技术（大数据进阶应用）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.大数据处理流程中，数据采集的主要目的是A.对数据进行分类B.获取原始数据C.分析数据特征D.存储数据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.数据挖掘中用于发现数据中潜在模式和规律的算法是A.聚类算法B.分类算法C.Apriori算法D.回归算法4.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.数据一致性强D.高效的数据读写5.以下哪个工具不是常用的大数据分析工具A.HadoopB.SparkC.MySQLD.Tableau6.数据清洗中处理缺失值的方法不包括A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用最大值填充缺失值D.忽略缺失值7.大数据可视化的主要作用是A.使数据更美观B.方便数据存储C.直观展示数据，发现数据规律D..提高数据安全性8.以下哪种技术可用于大数据的实时处理A.MapReduceB.HBaseC.StormD.Hive9.数据挖掘中分类算法的输出结果是A.数据分组B.数据关联规则C.预测类别D.数据聚类10.大数据安全面临的主要威胁不包括A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.拒绝服务攻击11.分布式计算框架中，负责资源管理和任务调度的是A.数据节点B.名称节点C.资源管理器D.执行器12.以下哪种数据格式常用于大数据存储A.JSONB.PDFC.DOCD.XLS13.数据挖掘中关联规则挖掘的目的是A.发现数据中的因果关系B.对数据进行排序C.提取数据特征D.进行数据聚类14.大数据平台中，用于数据存储和检索的组件是A.计算引擎B.数据仓库C.数据湖D.存储系统15.对大数据进行特征提取的主要目的是A.减少数据量，提高分析效率B.增加数据维度C.提高数据安全性D.方便数据可视化16.以下哪种算法可用于大数据的降维处理A.PCA算法B.K-Means算法C.决策树算法D.支持向量机算法17.大数据分析中，用于评估模型预测准确性的指标是A.召回率B.准确率C.F1值D.以上都是18.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.数据随时间变化19.以下哪种技术可用于大数据的分布式存储A.CassandraB.OracleC.SQLServerD.Access20.大数据处理中，数据预处理的步骤不包括A.数据集成B.数据挖掘C.数据清洗D.数据转换第II卷（非选择题，共60分）21.（10分）简述大数据的特点，并举例说明。22.（10分）请阐述数据挖掘中聚类算法的原理及应用场景。23.（10分）描述大数据存储系统的架构及其各部分的功能。24.（15分）阅读以下材料：随着互联网的快速发展，电商平台积累了海量的用户交易数据。某电商平台希望通过分析这些数据，了解用户的购买行为和偏好，以便优化商品推荐系统，提高销售额。问题：请设计一个基于大数据分析的商品推荐系统解决方案，包括数据采集、数据预处理、数据分析和推荐策略等环节。25.（15分）阅读以下材料：某企业在生产过程中产生了大量的设备运行数据，包括设备温度、压力、转速等参数。企业希望通过对这些数据的分析，预测设备故障，提前进行维护，降低生产成本。问题：请描述如何运用大数据技术实现设备故障预测，包括数据采集、数据处理、模型建立和评估等步骤。答案1.B2.B3.C4.C5.C6.D7.C8.C9.C10.C11.C12.A13.A14.D15.A16.A17.D18.C19.A20.B21.大数据具有Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多样）Value（价值）Veracity（真实性）等特点。例如社交媒体每天产生海量的文本、图片、视频等数据体现了大量和多样；电商交易数据实时产生体现高速；从海量数据中挖掘出有价值的客户购买模式体现价值；数据来源广泛可能存在错误数据体现真实性。22.聚类算法原理是将数据对象划分为不同的组或簇，使得同一簇内的数据对象相似度高，不同簇的数据对象相似度低。应用场景有客户细分，将客户按特征聚类以便精准营销；文档分类，把文档按主题聚类便于管理；图像识别中对图像按内容聚类等。23.大数据存储系统架构一般包括分布式文件系统、分布式数据库等。分布式文件系统负责存储海量数据，具有高可靠性和可扩展性，如HDFS。分布式数据库用于高效存储和管理结构化数据，像HBase可进行随机读写。还有数据仓库用于存储分析型数据，数据湖可存储各种格式原始数据。24.数据采集：从电商平台数据库、用户行为日志等多渠道采集数据。数据预处理：清洗数据，处理缺失值等；集成不同来源数据。数据分析：利用关联规则挖掘用户购买商品间关系，用聚类分析用户类型。推荐策略：根据用户类型和购买关联推荐相关商品，如给购买过手机的用户推荐手机配件。25.数据采集：通过传感器