2025年大学数据科学与大数据技术（大数据导论）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据导论）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。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.大数据的特点不包括以下哪一项？（）A.大量化B.多样化C.低价值密度D.高时效性2.以下哪种数据类型不属于大数据范畴？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.简单文本数据3.数据挖掘的主要任务不包括（）A.分类B.聚类C.数据清理D.关联规则挖掘4.下列关于Hadoop的说法，错误的是（）A.是一个分布式计算框架B.核心组件包括HDFS和MapReduceC.不适合处理大规模数据D.具有高可靠性和高扩展性5.MapReduce中，Map阶段的主要功能是（）A.数据分组B.数据聚合C.数据并行处理D.数据排序6.大数据技术栈中，用于数据存储的是（）A.HiveB.SparkC.KafkaD.Zookeeper7.以下哪种算法常用于数据分类？（）A.K-MeansB.AprioriC.NaiveBayesD.DBSCAN8.数据可视化的主要目的是（）A.展示数据美观性B.让数据更易理解和分析C.隐藏数据细节D.减少数据量9.关于NoSQL数据库，说法正确的是（）A.遵循SQL标准B.适合处理事务性强的数据C.具有高可扩展性D.数据结构固定10.大数据安全面临的挑战不包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.数据滥用11.以下哪个是实时数据处理框架？（）A.FlinkB.HBaseC.CassandraD.Neo4j12.数据预处理的步骤不包括（）A.数据集成B.数据转换C.数据加密D.数据归约13.机器学习中，监督学习的主要任务是（）A.无监督分类B.有监督分类和回归C.聚类分析D.关联规则挖掘14.下列关于数据仓库的说法，正确的是（）A.主要用于事务处理B.数据是实时更新的C.是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合D.不存储历史数据15.大数据在医疗领域的应用不包括（）A.疾病预测B.医疗影像分析C.药品研发D.医院财务管理16.以下哪种技术用于数据分布式存储？（）A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.Pig17.数据挖掘算法中，基于密度的空间聚类算法是（）A.K-MeansB.AprioriC.DBSCAND.NaiveBayes18.关于数据质量管理，说法错误的是（）A.确保数据准确性B.不关注数据完整性C.要保证数据一致性D.需进行数据监控19.大数据在教育领域的应用可以是（）A.学生成绩预测B.校园安全监控C.教学资源管理D.以上都是20.以下哪个是分布式文件系统？（）A.HBaseB.CassandraC.HDFSD.MongoDB第II卷（非选择题共60分）答题要求：请根据题目要求，在相应位置作答。21.（10分）简述大数据的定义及其主要特点。答：大数据指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。其主要特点包括大量化（数据量巨大）、多样化（数据类型多样，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据）、快速化（数据产生和处理速度快）、价值密度低（海量数据中蕴含的有价值信息相对较少）。22.（10分）请说明MapReduce的工作原理。答：MapReduce是一种分布式计算模型。首先，Map阶段将输入数据分解成多个键值对，对每个键值对进行并行处理，产生中间结果。然后，Reduce阶段接收Map阶段的中间结果，对具有相同键的中间结果进行聚合，最终得到输出结果。通过这种方式，实现了大规模数据的并行处理和高效计算。23.（10分）列举至少三种常见的数据挖掘算法，并简要说明其应用场景。答：K-Means算法，用于聚类分析，可将数据划分成不同的簇，应用于客户细分等场景。Apriori算法，用于关联规则挖掘，发现数据中项集之间的关联关系，如超市商品销售关联分析。决策树算法，常用于分类和预测，可根据数据特征构建决策树进行分类决策，如疾病诊断等。24.（15分）材料：随着互联网的发展，电商平台积累了海量的用户购物数据。某电商公司希望通过分析这些数据，了解用户的购买行为和偏好，以优化商品推荐系统，提高销售额。请你分析如何运用大数据技术来实现这一目标。答：首先，可以收集电商平台的用户购物记录、浏览历史等数据。利用数据挖掘算法进行分析，比如通过关联规则挖掘发现用户经常一起购买的商品组合，通过分类算法根据用户特征对用户进行分类，了解不同类型用户的购买偏好。然后，基于这些分析结果，构建商品推荐模型。运用实时数据处理框架处理新产生的数据，实时更新推荐结果，从而不断优化商品推荐系统，提高用户购买转化率，进而提升销售额。25.（15分）材料：某城市交通管理部门收集了大量的交通流量数据，包括不同路段的车流量、车速、交通事故等信息。部门希望通过分析这些数据，优化城市交通规划，缓解交通拥堵。请阐述大数据技术在该场景中的应用思路。答：利用大数据技术收集和整合交通流量数据。通过数据可视化技术将数据直观展示，便于分析人员了解交通状况。运用数据分析算法，对不同路段的车流量进行预测，提前规划疏导措施。对交通事故数据进行分析，找出事故高发区域和时段，针对性地加强管理。通过关联分析找出交通拥堵与其他因素的关系，如天气、道路施工等。基于这些分析结果，优化交通信号灯设置、规划新的交通线路等，从而有效缓解交通拥堵，提升城市交通