2025年高职第一学年（大数据技术）数据采集与预处理阶段测试题及答案

2025年高职第一学年（大数据技术）数据采集与预处理阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。(总共20题，每题2分，在每题给出的四个选项中，选出最符合题目要求的一项)1.以下哪种数据源不属于结构化数据？A.关系型数据库中的数据B.XML格式的数据C.文本文件中的固定格式数据D.二维表格形式的数据2.数据采集过程中，数据清洗的目的不包括以下哪项？A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据的多样性D.纠正错误数据3.对于大数据量的实时数据采集，以下哪种技术更合适？A.批量数据采集B.流式数据采集C.离线数据采集D.分布式数据采集4.以下哪个不是常见的数据采集工具？A.Python的ScrapyB.HadoopC.FlumeD.Kafka5.在数据采集时，网络爬虫面临的主要挑战不包括？A.网站的反爬虫机制B.数据的加密传输C.数据的合法性D.数据的准确性6.数据预处理中，数据集成的主要任务是？A.将多个数据源中的数据合并到一起B.对数据进行分类C.对数据进行加密D.对数据进行抽样7.以下哪种数据转换操作可以将数据从一种格式转换为另一种格式？A.数据规范化B.数据离散化C.数据编码D.数据聚合8.对于数值型数据，数据离散化的目的是？A.减少数据量B.提高数据的可读性C.便于数据的分析和建模D.增加数据的准确性9.数据预处理中，数据归约的方法不包括？A.维度归约B.数据压缩C.数据采样D.数据加密10.在数据采集过程中，元数据的作用是？A.描述数据的特征和来源B.对数据进行加密C.对数据进行分类D.增加数据的多样性11.以下哪种数据采集方式适用于对特定网站的数据采集？A.网络爬虫B.传感器采集C.日志采集D.数据库采集12.在数据预处理中，数据清洗的方法不包括？A.基于统计分析的方法B.基于机器学习的方法C.基于规则的方法D.基于加密的方法13.对于大数据量的文本数据采集，以下哪种技术可以提高采集效率？A.分布式采集B.并行采集C.增量采集D.以上都是14.数据预处理中，数据标准化的目的是？A.使数据具有统一的格式B.使数据具有相同的范围C.便于数据的比较和分析D.以上都是15.以下哪个是数据采集的基本原则？A.准确性B.完整性C.一致性D.以上都是16.在数据采集过程中，数据验证的目的是？A.确保数据的合法性B.确保数据的准确性C.确保数据的完整性D.以上都是17.数据预处理中，数据特征选择的目的是？A.减少数据维度B.提高数据的质量C.便于数据的分析和建模D.以上都是18.对于大数据量的图像数据采集，以下哪种技术可以实现高效采集？A.图像识别技术B.分布式存储技术C.并行计算技术D.以上都是19.数据采集过程中，数据存储的方式不包括？A.关系型数据库存储B.非关系型数据库存储C.文件系统存储D.数据加密存储20.在数据预处理中，数据可视化的作用是？A.直观展示数据B.便于发现数据中的问题C.辅助数据分析和决策D.以上都是第II卷（非选择题，共60分）21.简答题：简述数据采集的主要流程。(10分)22.简答题：数据预处理包括哪些主要步骤？(10分)23.简答题：请说明数据清洗中去除重复数据的方法及原理。(10分)24.分析题：给定一段电商销售数据，包含订单号、商品名称、销售数量、销售金额等字段。请分析如何对这些数据进行数据采集与预处理，以用于后续的销售分析。(15分)25.论述题：随着大数据技术的发展，数据采集与预处理面临着哪些新的挑战和机遇？请结合实际情况进行论述。(15分)答案：1.B2.C3.B4.B5.D6.A7.C8.C9.D10.A11.A12.D13.D14.D15.D16.D17.D18.D19.D20.D21.数据采集主要流程包括：确定数据源，明确要采集的数据来自哪些地方；选择采集方法，如网络爬虫、传感器采集等；进行数据提取，从数据源中获取数据；数据传输，将采集到的数据传输到存储或处理设备；数据验证，检查数据的合法性、准确性和完整性。22.数据预处理主要步骤有：数据清洗，去除重复、错误、缺失值等；数据集成，合并多个数据源的数据；数据转换，如格式转换、规范化、离散化等；数据归约，减少数据量和维度；数据特征选择，挑选对分析和建模有用的特征。23.去除重复数据的方法有基于哈希表和基于排序。基于哈希表是通过计算数据的哈希值，将哈希值相同的数据视为重复数据进行删除，原理是利用哈希函数的唯一性。基于排序是先对数据排序，然后比较相邻数据，相同则视为重复数据删除，原理是有序数据便于比较。24.对于电商销售数据，采集时可通过数据库接口从电商平台数据库获取数据。预处理方面，清洗数据，检查销售数量和金额的准确性，填补缺失订单号等。集成数据，若有多个数据源可合并。转换数据，将销售数量和金额标准化。归约数据，若数据量过大可抽样。还可进行特征选择，如提取商品名称中的类别特征用于分析。25.新挑战：数据量增长快，对采集和存储设备要求高；数据多