2025年大学大四（计算机科学与技术）大数据分析与应用综合测试试题及答案

2025年大学大四（计算机科学与技术）大数据分析与应用综合测试试题及答案

（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题后的括号内。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.高价值密度2.以下哪种算法常用于数据分类？（）A.K-MeansB.决策树C.支持向量机D.以上都是3.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的相关性B.数据的聚类C.数据的分类D.数据的趋势4.以下哪个不是大数据分析的常见工具？（）A.HadoopB.SparkC.MySQLD.TensorFlow5.对于大数据存储，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.集中管理6.数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘D.数据转换7.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.数字B.文本C.图像D.日期8.机器学习中的监督学习和无监督学习的主要区别在于（）。A.是否有标签数据B.算法复杂度C.数据量大小D.学习速度9.大数据可视化的主要目的是（）。A.美观B.展示数据关系C.节省空间D.方便存储10.以下哪个是实时大数据处理的应用场景？（）A.银行交易监控B.气象数据预测C.电商用户画像D.学术研究11.数据仓库的主要作用是（）。A.存储历史数据B.实时处理数据C.分析当前数据D.备份数据12.以下哪种算法常用于数据降维？（）A.PCAB.SVMC.KNND.决策树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.数据加密D.数据丢失14.对于大数据分析项目，以下哪个阶段最重要？（）A.数据采集B.数据分析C.数据可视化D.数据理解15.以下哪个不是NoSQL数据库的特点？（）A.高可扩展性B.灵活的数据模型C.支持事务D.高性能写入16.机器学习中的模型评估指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.数据量17.大数据分析在医疗领域的应用不包括（）。A.疾病预测B.医疗影像分析C.药物研发D.医院管理18.以下哪种技术可用于处理大数据中的不平衡数据？（）A.过采样B.欠采样C.SMOTED.以上都是19.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）。A.数据分类B.数据分组C.数据关联D.数据预测20.大数据分析与传统数据分析相比，优势不包括（）。A.处理速度快B.数据量大C.分析方法简单D.能发现更多模式第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。请将答案填在题中的横线上。1.大数据分析的基本流程包括数据采集、数据预处理、______、数据可视化和结果解读。2.常用的大数据存储系统有Hadoop分布式文件系统、______等。3.机器学习中的分类算法有决策树、______、支持向量机等。4.数据挖掘中的关联规则通常用______来表示。5.大数据安全技术包括数据加密、______、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。1.简述大数据的5V特点。2.说明数据预处理的主要步骤及其作用。3.举例说明机器学习在大数据分析中的应用场景。4.简述大数据可视化的原则。三、分析题（共15分）答题要求：本大题共l小题，15分。请根据所给材料进行分析。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。通过数据分析发现，某类商品在周末的销量明显高于工作日，且购买该类商品的用户年龄主要集中在25-35岁之间。问题：请分析该电商平台可以如何利用这些数据分析结果来优化业务？四、论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。结合实际案例，论述大数据分析在企业决策中的重要性。材料：某连锁超市通过大数据分析发现，在某一地区，购买牛奶的顾客同时购买面包的概率较高。于是，超市将牛奶和面包摆放在相邻位置，销售额明显提升。五、实践题（共20分）答题要求：本大题共1小题，20分。请根据给定的数据集进行简单的数据分析实践。数据集：包含某城市一周内的天气数据，包括日期、温度、湿度、风力等。问题：分析该城市一周内天气变化的规律，并尝试预测未来一天的天气情况（可使用简单的统计方法或机器学习算法）。答案：1.D2.D3.A4.C5.D6.C7.C8.A9.B10.A11.A12.A13.C14.D15.C16.D17.D18.D19.B20.C填空题答案（1.数据分析2.Cassandra3.朴素贝叶斯4.支持度和置信度5.数据脱敏）简答题答案：1.大数据的5V特点是大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）、价值密度低（Value）、真实性（Veracity）。2.数据预处理步骤包括数据清洗（去除噪声、重复数据等）、数据集成（合并多个数据源数据）、数据转换（如标准化等）、数据归约（减少数据量）。作用是提高数据质量，便于后续分析。3.如电商推荐系统利用机器学习算法根据用户购买历史等数据推荐商品；医疗领域利用机器学习进行疾病诊断等。4.原则有简洁明了、重点突出、有效传达信息、符合用户认知习惯等。分析题答案：可以在周末加大该类商品的促销力度，针对25-35岁的用户群体制定个性化的营销策略，如推送专属优惠券等，以进一步提高该类商品的销量。论述题答案：在企业决策中，大数据分析至关重要。如案例中超市通过分析购买关联，优化商品摆放提升销售额。大数据能帮助企业精准了解市场需求、消费者行为等。通过分析海量数据，企业可制定更合理的生产、销售、营销策略，提高竞争力，做出更明智的