2025年中职（大数据技术应用）数据应用阶段测试题及答案

2025年中职（大数据技术应用）数据应用阶段测试题及答案

（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括号内。1.以下哪种数据类型通常用于表示日期和时间？（）A.数值型B.字符型C.日期时间型D.布尔型2.在大数据分析中，经常使用的一种数据抽样方法是（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.以上都是3.数据挖掘中的关联规则挖掘主要是发现（）A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类规则4.对于大数据存储，以下哪种存储方式具有高可扩展性？（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.内存数据库D.磁盘阵列5.以下哪个工具常用于数据清洗？（）A.HadoopB.SparkC.Python的pandas库D.TensorFlow6.大数据可视化的主要目的是（）A.使数据更美观B.更好地展示数据特征和规律C.节省数据存储空间D.提高数据处理速度7.在数据分析中，用于衡量数据离散程度的指标是（）A.均值B.中位数C.方差D.众数8.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.历史数据9.以下哪种算法属于监督学习算法？（）A.K-Means算法B.决策树算法C.主成分分析算法D.聚类算法10.大数据安全面临的主要威胁不包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.拒绝服务攻击11.数据质量管理的关键环节不包括（）A.数据准确性B.数据完整性C.数据安全性D.数据可读性12.对于大数据处理框架，以下哪个是基于内存计算的？（）A.MapReduceB.StormC.FlinkD.Spark13.数据挖掘中的分类算法主要用于（）A.预测数据的类别B.发现数据的关联关系C.对数据进行聚类D.提取数据的特征14.以下哪种数据格式常用于存储半结构化数据？（）A.XMLB.JSONC.CSVD.以上都是15.在大数据环境下，数据集成的难点不包括（）A.数据格式不一致B.数据语义冲突C.数据量过大D.数据来源单一16.大数据分析中的降维技术主要是为了（）A.减少数据维度，提高分析效率B.增加数据维度，丰富数据信息C.提高数据的准确性D.增强数据的安全性17.以下哪个不是大数据分析的常用流程步骤？（）A.数据采集B.数据传输C.数据分析D.数据可视化18.数据仓库与数据库的区别主要在于（）A.数据仓库面向事务处理，数据库面向决策支持B.数据仓库存储历史数据，数据库存储实时数据C.数据仓库数据量小，数据库数据量大D.数据仓库数据更新频繁，数据库数据更新不频繁19.对于大数据应用场景，以下哪种属于医疗领域的应用？（）A.精准营销B.疾病预测C.交通流量分析D.舆情监测20.大数据技术的发展趋势不包括（）A.更加注重隐私保护B.与人工智能深度融合C.数据量逐渐减少D.云原生技术的应用第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。请将答案填写在横线上。1.大数据的4V特征是指数据量巨大、______、数据类型多样、______。2.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______、______等。3.常用的数据可视化工具包括______、______等。4.大数据存储架构主要包括______、______、分布式文件系统等。5.大数据安全防护技术主要有______、______、数据加密等。（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.简述数据清洗的主要内容。2.什么是监督学习？请举例说明。3.大数据可视化有哪些常见的图表类型？4.说明数据仓库的主要作用。（三）分析题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。请根据给定材料进行分析。材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。通过对这些数据进行分析，发现用户在特定时间段（如晚上8点到10点）购买某类商品（如零食）的概率较高。问题：请分析该电商平台可以如何利用这些数据分析结果进行精准营销？（四）综合题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。请根据给定材料进行综合分析和解答。材料：某企业在生产过程中产生了大量的生产数据，包括设备运行状态、生产产量、原材料消耗等。企业希望通过大数据分析来优化生产流程，提高生产效率。问题：请设计一个大数据分析方案，包括数据采集、数据存储、数据分析和结果应用等环节。（五）论述题（共20分）答题要求：本大题共题目，20分。请结合所学知识进行论述。论述大数据技术在教育领域的应用及可能面临的挑战。答案：1.C2.D3.B4.B5.C6.B7.C8.C9.B10.C11.D12.D13.A14.B15.D16.A17.B18.B19.B20.C1.数据流转速度快、价值密度低2.异常检测、趋势分析3.Tableau、Echarts4.关系型数据库、NoSQL数据库5.访问控制、入侵检测1.数据清洗主要内容包括：处理缺失值，可采用删除记录、插补法、均值/中位数/众数填充等方法；处理重复数据，通过查重并删除重复记录；处理错误数据，如纠正错误的数值、格式等；处理不一致数据，统一数据的格式、编码等。2.监督学习是指在训练数据中，数据的特征和对应的标签（目标变量）都已知，通过学习这些数据，建立一个模型，用于预测新数据的标签。例如，根据历史客户数据（特征）和是否购买产品（标签），建立模型预测新客户是否会购买产品。3.常见图表类型有柱状图，用于比较数据大小；折线图，展示数据变化趋势；饼图，体现各部分占比；散点图，观察数据分布和关系；雷达图，综合展示多个指标等。4.数据仓库主要作用是存储企业历史数据，支持企业决策。它将分散在不同数据源的数据进行集成，提供统一的数据视图；通过对历史数据的分析，帮助企业发现规律、趋势，进行市场预测、成本控制、战略规划等决策。电商平台可在晚上8点到10点向用户推送零食类商品的促销信息，如优惠券、限时折扣等。针对购买过零食的用户，在该时间段推荐相关新品或搭配商品。还可以根据该时间段购买零食的用户特征，进行精准广告投放，吸引潜在客户。数据采集：通过传感器、接口等方式收集设备运行状态、生产产量、原材料消耗等数据。数据存储：采用分布式文件系统或数据库存储采集到的数据。数据分析：利用数据分析工具和算法，分析数据之间的关系，找出生产流程中的问题和优化点。结果应用：根据分析结果调整生产参数、优化生产流程，提高生产效率