2025年大学大数据管理与应用（大数据分析）试题及答案

2025年大学大数据管理与应用（大数据分析）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4V特征不包括以下哪一项（）A.大量化B.多样化C.快速化D.单一化2.以下哪种算法常用于数据分类（）A.K-Means算法B.决策树算法C.关联规则算法D.聚类算法3.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.数据分析D.数据转换4.以下哪个不是大数据分析的常用工具（）A.HadoopB.SparkC.ExcelD.TensorFlow5.数据挖掘的主要任务不包括（）A.分类B.预测C.数据可视化D.关联规则挖掘6.关于数据仓库，以下说法错误的是（）A.数据仓库是面向主题的B.数据仓库的数据是集成的C.数据仓库的数据是实时更新的D.数据仓库的数据是随时间变化的7.以下哪种数据类型不属于结构化数据（）A.数字B.日期C.文本D.图片8.大数据分析中，数据采样的目的是（）A.减少数据量，提高分析效率B.增加数据量，提高分析准确性C.改变数据分布D.去除噪声数据9.以下哪个算法属于无监督学习算法（）A.支持向量机B.朴素贝叶斯C.DBSCAN算法D.线性回归10.数据可视化的主要作用不包括（）A.快速理解数据B.发现数据中的规律C.提高数据安全性D.有效传达信息11.大数据分析的流程正确的是（）A.数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化B.数据预处理、数据采集、数据分析、数据可视化C.数据分析、数据采集、数据预处理、数据可视化D.数据可视化、数据采集、数据预处理、数据分析12.对于大数据存储，以下哪种存储方式适合存储海量数据（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.内存数据库D.本地硬盘13.以下哪个不是大数据分析在医疗领域的应用（）A.疾病预测B.药物研发C.医疗影像诊断D.网络安全防护14.数据挖掘中，频繁项集挖掘常用的算法是（）A.Apriori算法B.PageRank算法C.蚁群算法D.遗传算法15.关于机器学习，以下说法正确的是（）A.机器学习就是让计算机自动学习知识B.机器学习只能处理数值型数据C.机器学习不需要数据D.机器学习算法不需要训练16.大数据分析在电商领域的应用不包括（）A.客户细分B.精准营销C.物流优化D.网络攻击防范17.以下哪种数据清洗方法用于处理重复数据（）A.缺失值处理B.去重C.数据规范化D.异常值检测18.数据集成过程中可能遇到的问题不包括（）A.数据格式不一致B.数据冗余C.数据安全问题D.数据质量问题19.以下哪个算法可用于数据降维（）A.PCA算法B.KNN算法C.AdaBoost算法D.EM算法20.大数据分析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.校园网络建设D.学生成绩预测第II卷（非选择题共60分）21.（8分）简述大数据分析的主要应用领域，并举例说明其中一个领域的具体应用。22.（10分）请阐述数据预处理中数据清洗的主要任务和常用方法。23.（12分）对比分析分类算法中的决策树算法和支持向量机算法的优缺点。24.（15分）阅读以下材料：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。通过大数据分析，发现用户在购买某类商品后，经常会在一段时间内购买另一类相关商品。请分析并回答：（1）该电商平台运用了大数据分析的哪些技术和方法？（2）这种分析结果对电商平台有什么作用？（3）请提出进一步利用这些数据的建议。25.（15分）阅读以下材料：某医院收集了多年来患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方案等。医院希望通过大数据分析来提高疾病诊断的准确性和治疗效果。请分析并回答：（1）大数据分析在该医院的应用面临哪些挑战？（2）如何利用大数据分析来提高疾病诊断的准确性？（3）对于治疗效果的提升，大数据分析可以发挥怎样的作用？答案：1.D2.B3.C4.C5.C6.C7.D8.A9.C10.C11.A12.B13.D14.A15.A16.D17.B18.C19.A20.C21.大数据分析的主要应用领域包括金融、医疗、电商、教育、交通等。例如在电商领域，通过分析用户购买行为数据，进行精准营销，如向购买过某品牌洗发水的用户推送该品牌护发素的优惠信息。22.数据清洗的主要任务包括处理缺失值、去除重复数据、检测和处理异常值等。常用方法有均值/中位数/众数填充缺失值；通过查重算法去除重复记录；基于统计分析或机器学习方法检测异常值并处理。23.决策树算法优点是简单直观、易于理解、处理数据类型广泛，缺点是容易过拟合。支持向量机算法优点是在高维空间表现好、泛化能力强，缺点是对大规模数据计算复杂度高，对参数敏感。24.（1）运用了关联规则挖掘技术。（2）可以帮助电商平台进行精准营销，推荐相关商品，提高销售额。（3）可以进一步分析不同时间段、不同用户群体的关联购买模式，优化商品推荐策略，开展针对性促销