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文档简介

2025年高职大数据技术与应用(数据处理技术)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,共40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.高时效性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文档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.数据清洗的目的不包括()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4.以下哪个工具常用于数据挖掘中的分类算法?()A.HadoopB.SparkC.WekaD.Cassandra5.数据集成过程中,模式匹配的主要目的是()A.合并不同数据源的数据B.发现数据源之间的语义冲突C.对数据进行加密D.提高数据存储效率6.以下哪种算法是无监督学习算法?()A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.神经网络7.数据可视化的主要作用不包括()A.快速理解数据B.发现数据中的模式和趋势C.提高数据安全性D.有效传达信息8.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.高性能C.易于管理D.数据集中存储9.以下哪个不是数据预处理的步骤?()A.数据采集B.数据转换C.数据建模D.数据归约10.数据挖掘中,关联规则挖掘的经典算法是()A.Apriori算法B.K-Means算法C.PageRank算法D.AdaBoost算法11.对于大数据量的实时处理,以下哪种框架更合适?()A.HadoopB.SparkStreamingC.MapReduceD.HBase12.数据质量管理的关键环节不包括()A.数据质量评估B.数据质量监控C.数据质量提升D.数据质量删除13.以下哪种数据格式常用于存储半结构化数据?()A.JSONB.CSVC.XMLD.TXT14.机器学习中,模型评估的常用指标不包括()A.准确率B.召回率C.支持度D.F1值15.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16.以下哪个是数据挖掘中的回归算法?()A.线性回归B.K近邻算法C.朴素贝叶斯算法D.DBSCAN算法17.大数据分析中,数据抽样的目的是()A.减少数据量,提高分析效率B.增加数据量,丰富数据内容C.改变数据分布D.提高数据安全性18.数据安全防护的措施不包括()A.数据加密B.用户认证C.数据共享D.访问控制19.以下哪种技术用于处理大规模数据的分布式计算?()A.云计算B.边缘计算C.雾计算D.量子计算20.数据挖掘的应用领域不包括()A.金融领域B.医疗领域C.娱乐领域D.物理领域第II卷(非选择题共60分)答题要求:本卷共5小题,共60分。请按照题目要求认真作答,解答应写出文字说明、证明过程或演算步骤。21.(12分)简述数据挖掘的主要任务,并举例说明每个任务在实际中的应用。22.(12分)请详细阐述数据集成的过程及可能遇到的问题,以及如何解决这些问题。23.(12分)说明数据可视化的原则,并举例说明如何选择合适的可视化图表来展示不同类型的数据。24.(12分)材料:某电商平台收集了大量用户的购物数据,包括购买时间、购买商品、购买金额等。问题:请设计一个数据挖掘方案,利用这些数据分析用户的购买行为模式,例如购买频率、购买高峰时段、购买商品的关联等。25.(1)分)材料:某医院收集了患者的病历数据,包括症状、诊断结果、治疗方法等。问题:如何运用数据挖掘技术从这些数据中发现疾病的潜在规律,辅助医生进行更准确的诊断和治疗决策?答案:1.C2.B3.C4.C5.B6.C7.C8.D9.C10.A11.B12.D13.A14.C15.C16.A17.A18.C19.A20.D21.数据挖掘主要任务有分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。分类如银行利用信用评分模型对客户信用风险分类;聚类如电商平台将用户按购买行为聚类精准营销;关联规则挖掘如超市发现商品关联调整货架布局;回归分析如预测股票价格走势。22.数据集成过程包括数据源识别、数据抽取、转换、清洗、集成。可能问题有模式冲突、数据冗余等。解决模式冲突可通过模式匹配、人工干预;解决数据冗余可采用数据清洗、数据归约等方法去除重复数据。23.数据可视化原则有准确性、清晰性、简洁性等。展示时间序列数据用折线图,如展示股票价格走势;展示分类数据用柱状图,如展示不同品牌手机销量;展示数据占比用饼图,如展示各学科成绩占总成绩比例。24.可先对数据进行清洗和预处理。然后用聚类算法将用户按购买频率等特征聚类。利用关联规则挖掘商品关联。通过统计分析得出购买高峰时段。如频繁购买某类商品的用户聚类在一起,分析其共同特征;发现洗发水和护发素的关联规则;统计

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