2025年大学大四（数据科学与大数据技术）大数据项目实战综合测试试题及答案

2025年大学大四（数据科学与大数据技术）大数据项目实战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30分）答题要求：本卷共10小题，每小题3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.以下哪种大数据存储架构适合处理海量结构化数据且读写性能要求高的场景？A.分布式文件系统B.键值存储C.关系型数据库D.图数据库2.在大数据分析中，用于降维的常见算法是？A.决策树B.支持向量机C.主成分分析D.K近邻算法3.以下哪个不是大数据处理框架？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink4.对于实时流数据处理，哪种窗口函数能按固定时间间隔进行聚合计算？A.Tumbling窗口B.Sliding窗口C.Session窗口D.以上都不是5.大数据项目中，数据清洗的主要目的不包括？A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据6.当数据集非常大时，哪种数据采样方法能保证数据分布的代表性？A.简单随机采样B.分层采样C.系统采样D.以上均可7.以下哪种编程语言在大数据领域中常用于数据处理和分析？A.JavaB.PythonC.C++D.以上都是8.在构建大数据模型时，评估模型性能的常用指标不包括？A.准确率B.召回率C.F1值D.数据量9.大数据安全面临的主要挑战不包括？A.数据泄露B.数据加密C.访问控制D.数据篡改10.对于大数据可视化，以下哪种图表适合展示数据的分布情况？A.柱状图B.折线图C.饼图D.直方图第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述Hadoop生态系统中主要组件及其功能。12.（15分）请说明数据挖掘中的关联规则挖掘算法，并举例说明其应用场景。13.（15分）在大数据项目中，如何进行数据集成？请阐述主要步骤和方法。14.（15分）材料：某电商平台积累了大量用户购买数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等。现在需要分析用户购买行为模式，挖掘潜在的购买关联规则，以提高商品推荐的准确性。问题：请设计一个基于上述数据的关联规则挖掘方案，包括数据预处理步骤、选择合适的算法以及评估指标。15.（15分）材料：一家医疗企业收集了多年来患者的病历数据，涵盖疾病诊断、治疗方法、治疗效果等信息。希望通过数据分析找出影响治疗效果的关键因素，为临床治疗提供参考。问题：请描述如何运用大数据分析方法对这些病历数据进行分析，以实现找出关键因素的目标，包括所采用的分析技术和可能面临的挑战。答案：1.A2.C3.C4.A5.C6.B7.D8.D9.B10.D11.Hadoop生态系统主要组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），用于存储海量数据；MapReduce，用于并行计算；YARN，负责资源管理和调度。HDFS具有高容错性、可扩展性，能在廉价硬件上存储大量数据。MapReduce将计算任务分解为Map和Reduce阶段，实现大规模数据的处理。YARN为不同计算框架提供统一资源管理，提高资源利用率。12.关联规则挖掘算法是从大量数据中发现项集之间的关联关系。常见算法如Apriori算法。应用场景：在超市中分析顾客购买商品的关联关系，如购买尿布的顾客常同时购买啤酒，从而调整商品摆放和促销策略；在电商平台分析用户购买行为，为用户推荐相关商品。13.数据集成步骤：首先进行数据源分析，确定要集成的数据来源。然后进行数据清洗，去除重复、错误数据。接着进行数据转换，统一数据格式。方法有ETL工具，抽取、转换、加载数据；数据联邦，虚拟整合数据源；数据仓库，将数据集成到一个中央仓库。14.数据预处理步骤：清洗数据，去除重复记录、处理缺失值；将购买时间进行离散化处理。选择Apriori算法进行关联规则挖掘。评估指标采用支持度、置信度和提升度。支持度反映规则的普遍程度，置信度表示规则的可靠性，提升度衡量规则的实际价值。通过这些指标筛选出有价值的关联规则用于商品推荐。15.可采用机器学习中的决策树、随机森林等算法。首先对病历数据进行特征提取和选择，将