2025年高职智慧健康养老服务与管理（养老大数据分析）试题及答案

2025年高职智慧健康养老服务与管理（养老大数据分析）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本卷共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题后的括号内。1.以下哪种数据类型不属于养老大数据分析中常见的健康数据类型？（）A.心率数据B.社交活动记录C.血压数据D.睡眠质量数据2.对于养老大数据分析中的数据清洗，主要目的不包括以下哪一项？（）A.去除重复数据B.修复缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据3.以下哪个算法常用于养老大数据中的数据分类任务？（）A.聚类算法B.回归算法C.决策树算法D.关联规则算法4.在养老大数据分析中，关于数据挖掘的主要步骤，正确的顺序是（）①数据预处理②结果评估③模型选择与训练④数据挖掘算法应用A.①③④②B.①④③②C.③①④②D.④①③②5.以下哪项技术可以有效提高养老大数据存储的安全性？（）A.数据加密技术B.数据压缩技术C.数据可视化技术D.数据备份技术6.养老大数据分析中，用于描述数据集中趋势的统计量是（）A.方差B.中位数C.标准差D.变异系数7.以下哪种数据来源不属于养老大数据分析的范畴？（）A.养老院的监控视频B.老年人的网购记录C.医院的电子病历系统D.政府部门的人口普查数据8.在养老大数据分析中，数据可视化的主要作用是（）A.美化数据B.方便数据传输C.更直观地展示数据D.提高数据准确性9.对于养老大数据分析中的预测模型，以下说法错误的是（）A.可以预测老年人的健康状况变化B.预测结果一定准确无误C.基于历史数据构建D.有助于提前采取干预措施10.以下哪种数据分析方法可以发现养老大数据中隐藏的关联关系？（）A.主成分分析B.因子分析C.关联规则挖掘D.时间序列分析11.在养老大数据分析中，数据集成面临的主要问题不包括（）A.数据格式不一致B.数据冗余C.数据安全D.数据语义冲突12.养老大数据分析中，关于数据仓库的说法正确的是（）A.主要用于实时数据处理B.数据存储结构简单C.集成了多个数据源的数据D.数据更新频率低13.以下哪种技术可以对养老大数据进行实时处理和分析？（）A.批处理技术B.流计算技术C.数据挖掘技术D.数据可视化技术14.在养老大数据分析中，以下哪个指标可以衡量数据的离散程度？（）A.均值B.众数C.极差D.频率15.养老大数据分析中，文本挖掘技术可用于处理以下哪种数据？（）A.老年人的语音记录B.医疗报告中的文本C.传感器采集的数值数据D.图像数据16.对于养老大数据分析中的数据质量管理，以下措施不正确的是（）A.建立数据质量监控机制B.定期进行数据质量评估C.忽视数据质量问题D.对数据质量问题及时整改17.以下哪种算法适合用于养老大数据中的异常值检测？（）A.支持向量机算法B.孤立森林算法C.朴素贝叶斯算法D.K近邻算法18.在养老大数据分析中，数据挖掘的应用场景不包括（）A.精准营销B.医疗诊断辅助C.改变养老政策D.健康风险评估19.养老大数据分析中，关于数据安全防护体系，以下说法错误的是（）A.包括数据加密、访问控制等措施B.不需要考虑数据的备份C.防止数据泄露和非法访问D.保障数据的完整性和可用性20.以下哪种数据分析方法可以用于养老大数据中的趋势分析？（）A.聚类分析B.回归分析C.时间序列分析D.关联规则分析第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述养老大数据分析中数据预处理的主要内容和重要性。22.（10分）请说明养老大数据分析中常用的几种数据挖掘算法及其适用场景。23.（10分）养老大数据分析在养老服务质量评估方面有哪些应用？请举例说明。24.（15分）阅读以下材料：随着老龄化社会的加剧，养老问题日益受到关注。养老大数据分析可以为解决养老问题提供有力支持。通过收集和分析老年人的健康数据、生活习惯数据等，可以更好地了解老年人的需求，提供个性化的养老服务。例如，通过分析老年人的睡眠数据，发现部分老年人存在睡眠质量不佳的情况，进而可以针对性地提供改善睡眠的建议和服务。问题：请结合材料，谈谈养老大数据分析如何助力养老服务的个性化发展。25.（15分）阅读以下材料：养老大数据分析面临着诸多挑战，如数据隐私保护、数据质量参差不齐等。某养老机构在进行大数据分析时，发现收集到的数据存在部分错误记录，且数据格式不统一。同时，由于涉及老年人个人信息，数据隐私保护问题也较为突出。问题：针对材料中提到的养老大数据分析面临的挑战，提出相应的解决措施。答案：1.B2.C3.C4.A5.A6.B7.B8.C9.B10.C11.C12.C13.B14.C15.B16.C17.B18.C19.B20.C21.数据预处理主要内容包括数据清洗，去除重复、错误、缺失值等；数据集成，整合多个数据源数据；数据变换，对数据进行标准化等操作；数据归约，减少数据量。重要性在于提高数据质量，为后续分析提供可靠基础，减少噪声影响，提升分析结果准确性和有效性，还能降低数据处理成本和时间。22.决策树算法适用于数据分类，能直观展示分类规则；聚类算法用于将数据分成不同簇，发现数据内在分组结构；回归算法可预测数值型数据，如预测老年人健康指标变化；关联规则算法挖掘数据中隐藏的关联关系，如老年人某种疾病与生活习惯的关联。23.可通过分析老年人的健康数据、生活活动数据等评估养老服务质量。比如分析老年人疾病发生率评估医疗服务质量；根据老年人参与活动频率评估文化娱乐服务质量；通过老年人对服务满意度调查数据评估整体服务质量等，以便发现问题改进服务。24.养老大数据分析助力养老服务个性化发展体现在多方面。通过收集健康数据，能精准了解老年人健康状况，为其制定专属健康管理方案。分析生活习惯数据，知晓老年人兴趣爱好等，提供符合其喜好的文化娱乐等服务。如依据睡眠数据发现问题并提供改善建议，就是基于个体数据提供个性化服