2025年高职大数据技术与应用（大数据分析技术）试题及答案

2025年高职大数据技术与应用（大数据分析技术）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。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.大数据的4V特征不包括以下哪一项？A.大量化B.多样化C.虚拟化D.高速化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文件数据C.固定格式文本文件数据D.关系型数据库中的数据3.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现什么？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.以下哪个算法是用于分类的监督学习算法？A.K-Means算法B.决策树算法C.主成分分析算法D.聚类算法5.大数据分析中，数据清洗的目的不包括以下哪一项？A.去除重复数据B.填补缺失值C.提高数据安全性D.纠正错误数据6.对于时间序列数据，常用的分析方法不包括以下哪种？A.趋势分析B.关联分析C.季节性分析D.周期性分析7.以下哪种技术可以用于数据降维？A.支持向量机B.神经网络C.奇异值分解D.朴素贝叶斯8.在大数据存储中，分布式文件系统的优点不包括以下哪一项？A.高可靠性B.高扩展性C.高性能D.数据集中管理9.数据可视化的主要目的是？A.使数据更美观B.展示数据之间的关系C.提高数据处理速度D.保护数据隐私10.以下哪个是大数据分析中常用的编程语言？A.JavaB.C++C.PythonD.VisualBasic11.机器学习中的模型评估指标，对于分类问题，不常用的是？A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1值12.大数据平台架构中，不属于数据处理层的是？A.数据采集B.数据存储C.数据挖掘D.数据可视化13.以下哪种数据挖掘算法常用于异常检测？A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则算法D.回归算法14.对于文本数据，常用的特征提取方法不包括以下哪种？A.词袋模型B.TF-IDFC.主成分分析D.词向量模型15.大数据分析中，实时处理数据的框架是？A.HadoopB.SparkC.StormD.Kafka16.以下哪个不是大数据分析面临的挑战？A.数据安全B.数据质量C.数据备份D.数据存储17.机器学习中的模型选择，当数据量较小且特征维度较高时，适合的方法是？A.岭回归B.Lasso回归C.决策树D.神经网络18.大数据分析中，数据集成的主要任务不包括以下哪一项？A.数据抽取B.数据转换C.数据加密D.数据加载19.以下哪种可视化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20.大数据分析项目中，数据探索性分析的主要目的是？A.确定数据分析目标B.了解数据特征C.建立数据分析模型D.评估分析结果第II卷（非选择题，共60分）简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰，语言简洁。21.简述大数据分析的基本流程。（5分）22.请说明数据挖掘中分类算法和聚类算法的区别。（5分）23.大数据存储中，分布式数据库有哪些优点？（5分）24.简述数据可视化的原则。（5分）综合题（共20分）答题要求：结合所学知识，对问题进行综合分析和解答，要有详细的步骤和说明。25.假设你有一份学生成绩数据集，包含学生的姓名、课程名称、成绩等信息。请描述你会如何进行数据清洗和预处理，以便后续进行数据分析。（10分）26.给定一个简单的数据集，包含特征X1和X2以及对应的类别Y，数据如下：(1,2,0)，(2,3,0)，(3,4,1)，(4,5,1)。请使用决策树算法对该数据集进行分类，并画出决策树。（10分）材料分析题（共10分）答题要求：阅读材料，回答问题，结合材料内容和所学知识进行分析。材料：在某电商平台的大数据分析项目中，分析人员收集了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。通过数据分析发现，在某个时间段内，购买某类电子产品的用户中，有很大比例同时购买了相关的配件产品。27.根据材料中的信息，你认为可以运用哪种数据挖掘技术来进一步分析这种现象？（5分）28.请说明运用该技术分析此现象的潜在价值。（5分）案例分析题（共10分）答题要求：分析案例，结合所学知识回答问题，提出自己的观点和建议。案例：某企业在进行大数据分析时，花费大量资金构建了大数据平台，但在实际应用中，发现数据质量参差不齐，导致分析结果不准确，无法为企业决策提供有效支持。29.请分析该企业在大数据分析过程中可能存在哪些问题？（5分）30.针对这些问题，你有哪些改进建议？（5分）答案：1.C2.B3.B4.B5.C6.B7.C8.D9.B10.C11.C12.D13.B14.C15.C16.C17.B18.C19.D20.B21.大数据分析基本流程：首先是需求分析，明确分析目标；接着进行数据采集，获取所需数据；然后是数据清洗，处理缺失值、重复值等；再进行数据预处理，如特征提取等；之后选择合适算法模型进行分析挖掘；最后对结果进行评估和可视化展示。22.分类算法是有监督学习，已知类别标签，通过学习数据特征与类别关系建立模型用于预测新数据类别。聚类算法是无监督学习，未知类别标签，根据数据相似性将其分成不同簇。23.分布式数据库优点：高扩展性，可按需添加节点；高可靠性，数据分散存储；高性能，并行处理能力强；数据分布存储，可就近访问。24.数据可视化原则：准确性，数据准确反映信息；清晰性，图表简洁易懂；有效性，有效传达关键信息；美观性，视觉上吸引人；一致性，风格统一。25.对于学生成绩数据集的数据清洗和预处理：检查数据完整性，查看是否有缺失值；检查数据准确性，核对成绩等数据是否合理；去除重复记录；对课程名称等文本数据进行标准化处理；将成绩等数值数据进行归一化或标准化，以便后续分析。26.首先计算信息熵，再计算各个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为根节点，根据该特征的取值划分数据集，递归构建决策树。决策树大致为：根节点为X1，X1<2.5时，左子节点类别为0；X1>=2.5时，右子节点再看X2，X2<4.5时，类别为0，X2>=4.5时，类别为1。27.可以运用关联规则挖掘技术。28.潜在价值：可以发现用户购买行为中的关联模式，帮助电商平台进行精准营销，推荐相关配件产品，提高销售额；优化商品库存管理，合理安排配件产品库存。29.可能存在问题：