2026 年高职资源环境大数据技术（资源环境数据处理）试题及答案

2025年高职资源环境大数据技术（资源环境数据处理）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.资源环境数据处理中，以下哪种数据类型常用于表示地理位置信息？（）A.文本数据B.数值数据C.空间数据D.时间序列数据2.对资源环境数据进行清洗时，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用模型预测值填充D.直接忽略3.在资源环境大数据分析中，用于挖掘数据中潜在模式的算法是（）。A.聚类算法B.回归算法C.分类算法D.关联规则算法4.资源环境数据可视化时，哪种图表适合展示不同地区的资源消耗对比？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图5.以下哪种技术可用于资源环境数据的实时处理？（）A.批处理B.流处理C.离线处理D.分布式处理6.资源环境数据存储时，常用的数据库类型不包括（）。A.关系型数据库B.非关系型数据库C.层次数据库D.云数据库7.在资源环境数据挖掘中，评估分类模型性能的指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差8.资源环境数据处理流程的第一步通常是（）。A.数据采集B.数据清洗C.数据分析D.数据可视化9.对于海量资源环境数据，采用的存储架构是（）。A.集中式存储B.分布式存储C.本地存储D.移动存储10.资源环境数据处理中，数据加密主要用于保护数据的（）。A.完整性B.可用性C.安全性D.一致性二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内）1.资源环境数据处理中，常见的数据预处理操作包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归约2.以下哪些算法属于机器学习算法，可用于资源环境数据分析？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.神经网络算法D.遗传算法3.资源环境数据可视化的原则有（）。A.准确性原则B.简洁性原则C.美观性原则D.交互性原则4.在资源环境数据存储中，分布式文件系统的优点包括（）。A.高可靠性B.高可扩展性C.高性能D.易于管理5.资源环境数据处理中，数据安全防护的措施有（）。A.用户认证B.数据加密C.访问控制D.数据备份三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.资源环境数据都是结构化数据。（）2.数据清洗只能处理缺失值，不能处理重复值。（）3.聚类算法可以将资源环境数据划分为不同的类别。（）4.资源环境数据可视化时，颜色的选择对数据表达没有影响。（）5.实时数据处理不需要考虑数据的时效性。（）6.关系型数据库适合存储复杂的非结构化资源环境数据。（）7.分类算法可以预测资源环境数据的类别标签。（）8.数据挖掘就是从资源环境数据中提取有价值的信息和知识。（）9.资源环境数据处理流程中，数据分析是最后一步。（）10.数据加密可以防止资源环境数据被非法篡改。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述资源环境数据处理中数据清洗的主要内容和方法。2.说明资源环境数据可视化的作用和常见的可视化图表类型。3.阐述资源环境数据存储中分布式存储相对于集中式存储的优势。五、综合分析题（总共2题，每题15分，请结合所学知识进行综合分析）1.某地区收集了多年的空气质量数据，包括PM2.5浓度、温度、湿度等。请设计一个数据处理流程，如何对这些数据进行清洗、分析和可视化，以帮助了解该地区空气质量变化趋势。2.假设要对一片森林的资源数据进行处理，包括树木种类、数量、分布等。请讲述如何运用数据挖掘技术挖掘出这片森林资源的潜在信息，如不同区域树木种类的关联规则等。答案1.单项选择题答案-1.C-2.D-3.A-4.A-5.B-6.C-7.D-8.A-9.B-10.C2.多项选择题答案-1.ABCD-2.ABCD-3.ABCD-4.ABC-5.ABCD3.判断题答案-1.×-2.×-3.√-4.×-5.×-6.×-7.√-8.√-9.×-10.√4.简答题答案-1.数据清洗主要内容包括处理缺失值、重复值、错误值等。方法有删除含有缺失值的记录、用均值/中位数/众数填充缺失值、用模型预测值填充、删除重复记录、纠正错误值等。-2.作用：清晰直观展示数据，发现规律和趋势等。常见图表类型有柱状图（对比数据）、折线图（展示趋势）、饼图（显示比例）、散点图（分析关系）、地图（展示空间数据）等。-3.优势：高可靠性（数据分散存储，部分节点故障不影响整体）、高可扩展性（方便添加节点扩展存储能力）、高性能（多节点并行处理提高读写速度）。5.综合分析题答案-1.清洗：检查数据完整性，去除异常值，填充缺失值。分析：计算不同时间段PM2.5均值等统计量，建立回归模型分析与其他因素关系