2025年高职大数据技术应用（数据采集与分析）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据采集与分析）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。1.以下哪种数据采集方法适用于实时获取大量网络用户行为数据？A.网络爬虫B.问卷调查C.传感器监测D.人工录入2.数据采集过程中，对数据进行清洗的主要目的是？A.增加数据量B.提高数据准确性C.使数据更美观D.方便数据存储3.下列哪项不属于结构化数据？A.数据库中的二维表数据B.XML格式的数据C.文本文件中的纯数字数据D.网页上的图片4.对于大数据量的采集，分布式采集框架的优势在于？A.降低硬件成本B.提高采集效率C.减少数据错误D.便于数据处理5.在数据采集时，为保证数据的一致性，需要进行？A.数据加密B.数据整合C.数据备份D.数据验证6.以下哪种技术常用于采集移动设备上的传感器数据？A.BluetoothB.Wi-FiC.NFCD.GPS7.数据采集系统中，数据预处理的第一步通常是？A.数据转换B.数据清洗C.数据集成D.数据归约8.采集社交媒体数据时，主要面临的挑战不包括？A.数据格式多样B.数据实时性要求高C.数据安全性好D.数据量大9.关于数据采集的频率，以下说法正确的是？A.频率越高越好B.频率越低越好C.根据实际需求确定合适频率D.固定频率采集即可10.以下哪种数据采集工具可用于采集数据库中的特定数据？A.SQL查询语句B.文本编辑器C.图像处理软件D.音频录制工具11.数据采集过程中，数据标注的作用是？A.使数据更易存储B.为数据分析提供基础C.增加数据量D.提高数据采集速度12.对于非结构化数据采集，常用的技术是？A.正则表达式B.数据库操作C.线性回归D.聚类分析13.在采集物联网设备数据时，关键技术不包括？A.传感器技术B.ZigBee技术C.云计算技术D.数据挖掘技术14.数据采集的可靠性主要取决于？A.采集工具的品牌B.采集人员的经验C.采集方法的科学性D.采集数据的数量15.当采集的数据存在噪声时，应采取的措施是？A.忽略噪声数据B.对噪声数据进行修正C.增加采集频率D.更换采集设备16.以下哪种数据采集场景适合使用抽样采集方法？A.数据量极小的情况B.对总体数据进行全面了解时C.数据量极大且对精度要求不是极高时D.实时性要求极高的数据采集17.数据采集过程中，数据传输的稳定性受以下哪种因素影响较大？A.采集设备的颜色B.网络带宽C.数据的字体D.采集人员的心情18.用于采集日志文件数据的工具通常是？A.日志分析软件B.视频编辑软件C.音频播放软件D.图形绘制软件19.在大数据采集环境下，数据存储的方式通常是？A.集中式存储B.分布式存储C.本地硬盘存储D.光盘存储20.数据采集的合法性要求在采集过程中要？A.随意采集B.遵循相关法律法规C.只采集公开数据D.无需考虑法律问题第II卷（非选择题共60分）（总共3题，每题10分，答题要求）答题要求：请根据题目要求，简要回答问题，答案应简洁明了、准确完整。21.简述数据采集的一般流程。22.说明网络爬虫在数据采集中的工作原理及应用场景。23.举例说明数据采集过程中可能遇到的数据质量问题及解决方法。（总共2题，每题15分，答题要求）答题要求：结合所给材料，运用所学知识进行分析和解答，分析过程要逻辑清晰，解答要准确合理。材料：某电商平台为了更好地了解用户购买行为，计划进行数据采集。通过多种渠道收集到了用户的浏览记录、购买记录、评价信息等。但在数据整理过程中发现，部分用户的浏览记录存在时间戳不准确的情况，购买记录中有些商品名称拼写错误，评价信息中存在大量无意义的字符。24.针对材料中出现的数据质量问题，分析其可能产生的原因，并提出相应的解决措施。材料：某企业在生产过程中，利用传感器采集设备运行状态数据，如温度、压力、转速等。采集到的数据用于分析设备是否正常运行以及预测设备故障。然而，在采集一段时间后发现，部分传感器数据出现异常波动，与实际生产情况不符。25.请分析传感器数据出现异常波动的原因，并说明如何确保采集到的数据准确可靠。答案：1.A2.B3.D4.B5.D6.A7.B8.C9.C10.A11.B12.A13.D14.C15.B16.C17.B18.A19.B20.B21.数据采集一般流程：首先确定采集目标，明确要采集的数据类型和用途；然后选择合适的采集方法和工具，如网络爬虫、传感器等；接着进行数据采集，获取原始数据；之后对采集到的数据进行预处理，包括清洗、转换等；最后将处理后的数据存储起来备用。22.网络爬虫工作原理：它按照一定的规则在网页上自动抓取信息，通过解析网页的HTML或其他格式代码，提取所需数据。应用场景：适用于采集网页上的新闻、商品信息、学术文献等大量公开数据。比如电商平台采集商品信息，搜索引擎采集网页内容等。23.数据质量问题如时间戳不准确可能是采集设备故障或系统时间设置问题；商品名称拼写错误可能是用户输入错误或数据传输过程中出现乱码；评价信息有无意义字符可能是数据录入错误或数据清洗不彻底。解决方法：对时间戳不准确可校准采集设备时间或进行数据修正；商品名称拼写错误可通过数据匹配和人工审核修正；无意义字符通过加强数据清洗规则解决。24.原因：时间戳不准确可能是采集系统时间同步问题；商品名称拼写错误可能是用户输入习惯或数据录入程序缺陷；评价信息无意义字符可能是数据传输干扰或数据清洗规则不完善。措施：加强时间同步机制；优化数据录入界面和程序；完善数据清