2025年高职（大数据技术）大数据分析案例实务试题及答案

2025年高职（大数据技术）大数据分析案例实务试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）w1.以下哪种数据处理技术常用于大数据的分布式存储和计算？（）A.云计算B.数据挖掘C.机器学习D.物联网w2.在大数据分析中，用于描述数据集中各个数据点离散程度的统计量是（）。A.均值B.中位数C.标准差D.众数w3.大数据分析中，数据清洗的主要目的不包括（）。A.去除重复数据B.处理缺失值C.提升数据安全性D.纠正错误数据w4.以下哪种算法不属于分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K-MeansD.朴素贝叶斯w5.大数据可视化的主要作用是（）。A.使数据更美观B.方便数据存储C.更直观地展示数据关系D.提高数据准确性w6.在大数据分析流程中，数据预处理阶段不包括（）。A.数据采集B.数据集成C.模型评估D.数据转换第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）请简要阐述大数据分析中数据挖掘的主要任务及常用技术。w8.（15分）给定一个数据集，包含某电商平台用户的购买记录，其中有用户ID、购买时间、购买商品种类、购买金额等字段。请设计一个数据分析方案，分析不同时间段内各类商品的销售趋势以及用户购买金额的分布情况。w9.（15分）在大数据分析中，数据可视化是非常重要的环节。请说明数据可视化的原则，并结合实际案例，阐述如何选择合适的可视化图表来展示数据。材料：某城市交通部门收集了一段时间内的交通流量数据，包括不同路段的车流量、车速、交通事故发生次数等。w10.（20分）根据上述材料，请分析如何利用大数据分析来优化城市交通。例如，可以从车流量和车速的关系分析拥堵路段，从交通事故发生次数分析危险路段等。请详细说明分析步骤和可能得出的结论。w11.（20分）在大数据分析中，隐私保护至关重要。请结合上述交通流量数据的案例，阐述如何在数据分析过程中保护数据主体的隐私，同时又能实现有效的数据分析目标。答案：w1.Aw2.Cw3.Cw4.Cw5.Cw6.Cw7.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。常用技术有决策树、支持向量机、K-Means算法、Apriori算法等。分类用于预测数据所属类别；聚类将数据分成不同簇；关联规则挖掘发现数据中隐藏的关联关系；异常检测找出偏离正常模式的数据。w8.首先，按时间段对数据进行分组，统计每个时间段内各类商品的销售数量或金额，绘制折线图展示销售趋势。然后，对用户购买金额进行排序，绘制直方图或箱线图分析购买金额的分布情况。还可以进一步分析不同时间段内各类商品销售金额占总销售金额的比例，用饼图展示。w9.数据可视化原则包括准确性、简洁性、清晰性、一致性等。例如，在展示不同城市的人口数量对比时，可选择柱状图，能清晰直观地看出数量差异。对于展示各年龄段人口占比关系，用饼图更合适。在分析时间序列数据时，折线图能很好地呈现变化趋势。w10.分析步骤：先将不同路段的车流量、车速数据按时间段和路段进行汇总。计算各路段车流量与车速的比值，比值高的路段可能拥堵。对交通事故发生次数按路段统计，次数多的路段为危险路段。结论：可针对拥堵路段优化交通信号灯设置，针对危险路段加强安全设施建设和巡逻。w11.可以采用数据脱敏技术，对交通流量数据中的敏感信息如车牌号码、驾驶员身份等进行替换或加密处