2025年中职大数据技术与应用（大数据处理基础）试题及答案

2025年中职大数据技术与应用（大数据处理基础）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.虚拟化D.快速化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C.文本文件中的固定格式数据D.关系型数据库中的数据3.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）A.预测B.分类C.发现数据中的自然分组D.关联规则挖掘4.以下哪个不是常见的大数据存储系统（）A.HadoopDistributedFileSystemB.CassandraC.MySQLD.MongoDB5.在大数据处理流程中，数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.纠正错误数据C.提升数据质量D.增加数据量6.关于MapReduce，以下说法错误的是（）A.用于大规模数据处理B.包含Map和Reduce两个阶段C.只能处理结构化数据D.可在集群上运行7.大数据分析中，数据可视化的作用不包括（）A.直观展示数据B.发现数据中的规律C.提高数据安全性D.辅助决策8.以下哪种技术可用于实时流数据处理（）A.SparkStreamingB.HiveC.PigD.Sqoop9.数据仓库的主要特点不包括（）A.面向主题B.集成性C.实时更新D.数据随时间变化10.以下关于NoSQL数据库的说法正确的是（）A.不支持SQL查询B.数据结构固定C.适合处理大规模结构化数据D.具有高可扩展性11.机器学习中的监督学习算法需要（）A.有标记的数据B.无标记的数据C.实时数据D.历史数据12.以下哪个不是大数据安全面临的挑战（）A.数据泄露B.数据量过大C.数据篡改D.访问控制13.在大数据环境下，数据采集的方式不包括（）A.网络爬虫B.传感器采集C.人工录入D.数据加密14.以下哪种算法常用于数据降维（）A.决策树B.支持向量机C.主成分分析D.K近邻算法15.大数据应用场景中，医疗领域可利用大数据（）A.优化医疗资源分配B.提高数据存储容量C.加快数据传输速度D.降低医疗成本16.关于HBase，以下描述错误的是（）A.分布式数据库B.适合随机读写C.基于列存储D.不支持数据版本控制17.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）A.数据之间的因果关系B.数据中的异常值C.数据的分类模型D.数据的聚类结果18.以下哪种技术可用于大数据的分布式计算（）A.MPIB.OpenMPC.CUDAD.MPI和OpenMP19.在大数据平台中，资源管理框架通常用于（）A.管理计算资源B.管理数据存储C.管理网络带宽D.管理用户权限20.大数据时代，数据质量管理的关键不包括（）A.数据准确性B.数据完整性C.数据时效性D.数据美观性第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，共10分。请将答案填写在横线上。1.大数据处理的基本流程包括数据采集、______、数据存储、数据分析和数据可视化。2.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______和趋势分析等。3.Hadoop生态系统中，用于数据存储的组件是______。4.机器学习中的无监督学习算法主要用于发现数据中的______。5.大数据安全防护的主要措施包括数据加密、访问控制、______和数据备份等。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，共20分。简要回答问题。1.简述大数据的5V特征及其含义。2.说明数据挖掘中分类算法的作用及常见的分类算法有哪些。3.简述MapReduce的工作原理。4.大数据环境下，数据存储面临哪些挑战？（三）论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。阐述你的观点，要求论述清晰、逻辑合理。论述大数据技术在电商领域的应用及带来的影响。（四）材料分析题（共10分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：在某电商平台的大数据分析中，发现用户购买行为存在一定规律。例如，购买过运动装备的用户，后续购买健身器材的概率较高；购买过母婴产品的用户，有较大可能购买儿童玩具。通过对这些数据的挖掘和分析，电商平台可以进行精准营销，向相关用户推送个性化的商品推荐信息，提高用户购买转化率和平台销售额。问题：请分析电商平台利用大数据进行精准营销的原理，并说明其优势。（五）实践应用题（共5分）答题要求：本大题共1小题，5分。请根据实际情况回答问题。假设你负责一个小型电商网站的数据处理工作，现在需要对用户购买数据进行分析，以优化商品推荐策略。请简要说明你将采取的数据分析步骤。答案：1.C2.B3.C4.C5.D6.C7.C8.A9.C10.D11.A12.B13.D14.C15.A16.D17.A18.A19.A20.D填空题答案：1.数据清洗2.异常检测3.HadoopDistributedFileSystem4.潜在结构5.数据脱敏简答题答案：1.大量化（Volume）指数据量巨大；多样化（Variety）涵盖多种数据类型；快速化（Velocity）强调数据产生和处理速度快；价值密度低（Value）表示数据中真正有价值的部分占比小；真实性（Veracity）指数据的准确性和可靠性。2.分类算法用于将数据划分到不同类别。常见的有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。3.MapReduce将输入数据分割成多个块，由Map任务并行处理，将结果输出给Reduce任务，Reduce任务对Map任务结果进行汇总和处理。4.挑战包括存储容量需求大、数据存储的高并发读写、数据的持久化和可靠性保证等。论述题答案：在电商领域，大数据技术可用于分析用户行为、偏好等。通过收集用户浏览、购买等数据，利用数据分析算法挖掘潜在规律。如精准推荐商品，提高用户购物效率和满意度；优化库存管理；预测销售趋势等。影响包括提升用户体验，增加销售额，增强市场竞争力等。材料分析题答案：原理是通过分析用户历史购买行为数据，发现关联规则，然后基于此向相关用户推送个性化推荐。优势在