2025 年高职大数据技术与应用（数据采集）试题及答案

2025年高职大数据技术与应用（数据采集）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种数据采集方式适合实时获取大量网络用户行为数据？（）A.网络爬虫B.传感器采集C.日志文件采集D.数据库采集2.对于结构化数据采集，通常采用的工具是（）。A.ETL工具B.网络爬虫工具C.文本编辑器D.数据挖掘算法3.数据采集过程中，数据清洗的目的不包括（）。A.去除重复数据B.修复缺失值C.增加数据量D.纠正错误数据4.以下关于数据采集的安全性说法错误的是（）。A.要确保采集数据的合法性B.采集过程中无需考虑数据加密C.防止数据泄露D.遵循相关隐私法规5.在采集社交媒体数据时，主要面临的问题是（）。A.数据量太小B.数据格式单一C.数据噪声大D.数据更新不及时6.数据采集的频率过高可能会导致（）。A.数据量不足B.存储成本增加C.数据准确性提高D.采集效率提升7.对于非结构化数据采集，常用的技术是（）。A.正则表达式B.数据库查询语句C.统计分析方法D.机器学习算法8.数据采集系统的核心组件不包括（）。A.数据采集器B.数据存储设备C.数据分析软件D.数据传输网络9.以下哪种情况适合采用主动式数据采集？（）A.采集用户在网页上的自然行为数据B.采集实时传感器数据C.采集历史文献数据D.采集公开数据集10.在数据采集前，需要进行的准备工作不包括（）。A.确定采集目标B.选择采集工具C.对数据进行分析D.规划采集流程二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.数据采集的数据源包括（）。A.数据库B.文件系统C.网络D.传感器E.人工录入2.数据采集过程中可能用到的技术有（）。A.网络技术B.数据库技术C.数据挖掘技术D.数据清洗技术E.加密技术3.以下属于数据采集的基本原则的是（）。A.准确性B.完整性C.实时性D.安全性E.经济性4.对于大数据采集，面临的挑战有（）。A.数据量巨大B.数据类型多样C.数据处理速度要求高D.数据安全要求高E.数据存储成本高5.数据采集系统的特点包括（）。A.多样性B.实时性C.准确性D.可扩展性E.灵活性三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.数据采集就是简单地将数据从数据源复制到本地。（）2.结构化数据采集比非结构化数据采集更容易实现。（）3.数据采集过程中不需要考虑数据的一致性。（）4.网络爬虫只能采集公开网页的数据。（）5.数据采集的频率越低越好，以减少数据量。（）6.数据清洗是数据采集后的重要步骤，对后续数据分析有重要影响。（）7.所有的数据采集工具都可以采集任何类型的数据。（）8.数据采集的安全性只涉及到防止数据泄露。（）9.对于实时数据采集，必须采用主动式采集方式。（）10.数据采集系统可以独立运行，不需要与其他系统交互。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述数据采集的主要步骤。2.说明网络爬虫在数据采集中的作用及局限性。3.举例说明如何确保数据采集的准确性。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合实际情况进行分析解答）1.假设要采集某电商平台用户的购物行为数据，设计一个数据采集方案，包括采集目标、数据源、采集工具及采集流程。2.分析在采集物联网设备产生的大量数据时，可能遇到的问题及解决方法。答案：一、选择题1.A2.A3.C4.B5.C6.B7.A8.C9.B10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABCDE3.ABCDE4.ABCDE5.ABCDE三、判断题1.×2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.×10.×四、简答题1.数据采集主要步骤：确定采集目标，明确要采集的数据；选择数据源，如数据库、文件、网络等；选择采集工具，如网络爬虫、ETL工具等；规划采集流程，包括采集频率、数据传输方式等；进行数据清洗和预处理，去除错误、重复数据等。2.网络爬虫作用：可自动抓取网页上的数据，能获取大量的文本、图片、链接等信息，广泛用于搜索引擎数据采集、新闻资讯采集等。局限性：受网站反爬虫策略限制，可能无法采集动态网页数据，采集到的数据可能包含大量噪声，需要进行清洗。3.确保数据采集准确性：对数据源进行严格审核，保证数据质量；采用多种采集工具交叉验证数据；在采集过程中设置数据验证机制，如通过正则表达式验证数据格式；对采集到的数据进行抽样检查，及时发现并纠正错误数据。五、综合题1.采集目标：获取用户的购物时间、购买商品、支付金额、评价等行为数据。数据源：电商平台数据库。采集工具：ETL工具。采集流程：定时从数据库中抽取相关数据，通过ETL工具进行清洗、转换，将处理后的数据存储到本地数据仓库，供后续分析使用。2.遇到问题：数据量巨大，存储和处