2025年本科大数据管理与应用（大数据分析）试题及答案

2025年本科大数据管理与应用（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（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.大数据分析中，数据清洗的主要目的不包括以下哪项？（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据2.以下哪种算法常用于数据聚类分析？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.K-Means算法D.朴素贝叶斯算法3.在大数据存储中，分布式文件系统的优点不包括（）A.高可靠性B.高扩展性C.低并发访问D.高效数据存储4.大数据分析中，数据可视化的主要作用是（）A.使数据更美观B.方便数据传输C.帮助用户理解数据D.提高数据安全性5.以下哪个不是大数据的特点？（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.低价值密度（Value）D.结构化（Structure）6.对于大数据分析项目，数据探索阶段的关键任务是（）A.确定数据分析目标B.收集原始数据C.对数据进行初步的观察和分析D.建立数据分析模型7.在处理大规模数据时，哪种数据结构更适合快速查找？（）A.链表B.数组C.哈希表D.栈8.大数据分析中的关联规则挖掘，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.数据的分类规则D.数据的聚类结果9.以下哪种技术可用于大数据的实时处理？（）A.MapReduceB.SparkStreamingC.HadoopD.SQL10.在大数据分析流程中，数据预处理的顺序通常是（）A.数据集成、数据清理、数据转换、数据归约B.数据清理、数据集成、数据转换、数据归约C.数据转换、数据清理、数据集成、数据归约D.数据归约、数据清理、数据转换、数据集成第II卷（一）简答题（总共3题，每题10分，简要回答问题）1.请简述大数据分析中常用的数据分析方法有哪些？2.说明分布式计算框架在大数据分析中的作用。3.解释数据挖掘中的分类算法，并列举至少两种常见的分类算法。（二）材料分析题（15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、购买商品种类、购买金额等。通过对这些数据进行分析，发现某类商品在周末的销量明显高于工作日。并且购买该类商品的用户中，年龄在25-35岁之间的占比最大。问题：请根据上述材料，分析该电商平台通过大数据分析得到了哪些有价值的信息？这些信息对电商平台的运营有何帮助？（三）综合应用题（15分）假设你要对一家连锁超市的销售数据进行大数据分析，以提高销售额。请描述你会采取的主要步骤和方法。（四）论述题（15分）论述大数据分析在医疗领域的应用现状及面临的挑战。材料：随着医疗信息化的发展，越来越多的医疗数据被收集和存储，如患者的病历、检查报告、治疗记录等。大数据分析技术可以对这些海量数据进行挖掘和分析，为医疗决策提供支持。例如，通过分析大量患者的病历数据，可以发现疾病的潜在危险因素，预测疾病的发生概率；通过分析治疗记录，可以评估不同治疗方案的效果，优化治疗方案。然而，医疗数据具有敏感性和复杂性，在大数据分析应用过程中也面临着诸多挑战，如数据隐私保护、数据质量参差不齐等。（五）案例分析题（20分）材料：某社交平台拥有庞大的用户群体，其每天产生的数据量高达数TB。该平台通过大数据分析，发现用户在晚上8点到10点之间发布的内容互动量最高。同时，通过对用户关系网络的分析，发现某些用户群体之间的互动非常频繁，形成了一个个小的社交圈子。基于这些发现，平台推出了针对不同时间段的个性化推送策略，以及基于社交圈子的精准营销活动，取得了显著的效果。问题1：请分析该社交平台大数据分析的成果对其运营策略产生了哪些影响？问题2：从该案例中，你认为大数据分析在社交平台运营中还有哪些潜在的应用方向？答案：第I卷：1.C2.C3.C4.C5.D6.C7.C8.B9.B10.B第II卷：（一）1.常用方法有分类分析、聚类分析、关联规则挖掘、回归分析、时间序列分析等。2.分布式计算框架可将大数据分割后并行处理，提高处理效率，能适应大数据规模，支持多节点协作，加快数据分析速度，还具有容错性和高扩展性。3.分类算法是将数据分类到不同类别。常见的有决策树算法，根据属性值构建决策树进行分类；朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设分类。（二）得到周末该类商品销量高以及购买该类商品的主力年龄在25-35岁。有助于周末加大该类商品促销力度，针对25-35岁人群制定精准营销策略，如广告投放、产品推荐等，提高销售业绩。（三）步骤：收集销售数据，包括商品信息、销售时间、地点等；进行数据清洗；分析销售趋势，如不同时间段、不同店铺的销售情况；挖掘关联商品；构建销售预测模型。方法：用数据分析工具进行数据处理和分析，运用统计分析方法找规律，利用机器学习算法建模。（四）应用现状：辅助疾病诊断，预测疾病发生，优化治疗方案，药物研发等。挑战：数据隐私保护难，数据质量参差不齐，缺乏专业分析