2025年高职大数据应用技术基础（大数据应用技术案例）试题及答案

2025年高职大数据应用技术基础（大数据应用技术案例）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：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将其选出。1.大数据应用技术中，数据采集的主要目的是A.存储数据B.分析数据C.获取原始数据D.展示数据2.以下哪种数据来源不属于结构化数据A.数据库表B.XML文件C.网页文本D.电子表格3.数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括A.删除缺失值所在记录B.用均值填充C.用最大值填充D.用随机值填充4.数据集成时，将多个数据源中的数据进行统一格式处理的操作称为A.抽取B.转换C.装载D.合并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.高扩展性C.高性能D.高安全性6.以下哪种数据库适合处理大规模结构化数据A.MySQLB.OracleC.HBaseD.MongoDB7.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类模型8.支持向量机在大数据分类中的主要优势是A.计算速度快B.对高维数据处理能力强C.模型简单D.不需要大量数据9.聚类算法中，K-Means算法的缺点是A.对初始聚类中心敏感B.计算复杂度低C.适合处理任意形状的数据D.不需要预先指定聚类数K10.以下哪种算法不属于监督学习算法A.决策树B.朴素贝叶斯C.K-MeansD.线性回归11.大数据可视化的主要作用是A.让数据更美观B.发现数据中的规律和趋势C.隐藏数据细节D.减少数据量12.以下哪种可视化图表不适合展示时间序列数据A.折线图B.柱状图C.散点图D.面积图13.在大数据应用中，实时数据处理框架通常采用A.批处理模式B.流处理模式C.离线处理模式D.混合处理模式14.以下哪种技术不属于大数据分析的分布式计算框架A.MapReduceB.SparkC.HadoopD.SQL15.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16.数据加密技术中，对称加密算法的特点是A.加密和解密密钥相同B.加密和解密密钥不同C.安全性高但速度慢D.适用于对大量数据的加密17.数据脱敏技术的主要目的是A.提高数据安全性B.减少数据量C.方便数据传输D.使数据更易于理解18.以下哪种大数据应用场景不属于金融领域A.风险评估B.客户细分C.交通流量预测D.欺诈检测19.在医疗大数据中，通过分析患者的病历数据来预测疾病的发生，这属于大数据应用的A.诊断支持B.治疗优化C.疾病预测D.医疗资源管理20.大数据应用技术在教育领域的应用不包括A.个性化学习B.教学质量评估C.校园安全监控D.课程设计第II卷（非选择题共60分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分，共10分。请在横线上填写正确答案。21.大数据的4V特征分别是Volume、Velocity、Variety和______。22.数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和______。23.常见的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和______。24.大数据可视化的基本类型包括图表可视化、地图可视化、______和信息图可视化。25.大数据安全防护体系包括数据加密、数据脱敏、______和访问控制。三、简答题（共15分）答题要求：本大题共3小题，每小题5分，共15分。简要回答问题。26.简述数据采集的主要方法。27.说明数据挖掘中分类算法的作用及常用的分类算法。28.大数据可视化应遵循哪些原则？四、案例分析题（共15分）答题要求：阅读以下案例，回答问题。某电商平台通过大数据分析发现，购买了笔记本电脑的用户中有很大一部分同时购买了鼠标和键盘。该平台利用这一发现，在用户购买笔记本电脑时，自动推荐鼠标和键盘，并设置了相关的促销活动，从而提高了这两种产品的销售额。29.请分析该电商平台运用了大数据应用技术中的哪些环节？（5分）30.这种数据分析结果对电商平台的运营有什么重要意义？（5分）31.从该案例中，你认为大数据应用技术在电商领域还有哪些潜在的应用场景？（5分）五、综合应用题（共20分）答题要求：阅读以下材料，结合所学知识，回答问题。材料：某城市交通管理部门为了缓解交通拥堵问题，计划利用大数据应用技术来优化交通信号灯的设置。他们收集了该城市主要道路的交通流量数据、车辆速度数据以及交通事故数据等。通过对这些数据的分析，发现不同时间段、不同路段的交通流量差异很大。例如，在工作日的早晚高峰时段，某些路段车流量非常大，而在其他时段则相对较小。同时，还发现一些路段经常发生交通事故，影响了交通流畅性。32.请设计一个基于大数据的交通信号灯优化方案。（10分）33.如何评估该优化方案的效果？（10分）答案：1.C2.C3.D4.B5.D6.C7.B8.B9.A10.C11.B12.C13.B14.D15.C16.A17.A18.C19.C20.D21.Value22.数据归约23.异常检测算法24.时间序列可视化25.入侵检测26.网络爬虫、日志收集、传感器数据采集等。27.作用是将数据分类到不同的类别中。常用算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。28.准确性原则、有效性原则、美观性原则、易理解性原则等。29.运用了数据挖掘中的关联规则挖掘环节，通过分析用户购买行为数据发现关联关系。30.有助于提高相关产品的销售额，精准营销，提升用户购物体验，优化商品推荐策略等。31.如用户画像分析、个性化推荐商品组合、预测用户购买倾向等。32.根据不同时间段、路段的交通流量数据，动态调整交通信号灯时长。高峰时段适当延长车流量大的方向的绿灯时间，低谷时段缩短绿灯时间。对于事故频发路