2025年高职（大数据技术）大数据挖掘工具试题及答案

2025年高职（大数据技术）大数据挖掘工具试题及答案

（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，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种大数据挖掘工具常用于数据清洗和预处理？（）A.HadoopB.SparkC.TalendD.MongoDB2.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类结果D.数据的分类模型3.以下哪个工具不是分布式计算框架？（）A.MapReduceB.FlinkC.SQLServerD.Storm4.在大数据挖掘中，处理实时流数据的工具是（）。A.HiveB.KafkaC.CassandraD.Redis5.数据挖掘算法中，决策树主要用于（）。A.分类和预测B.关联规则挖掘C.聚类分析D.降维6.以下哪种数据格式不是大数据挖掘中常用的？（）A.JSONB.XMLC.CSVD.DOCX7.用于数据可视化的大数据挖掘工具是（）。A.TableauB.TensorFlowC.Scikit-learnD.Matplotlib8.大数据挖掘中，处理大规模图数据的工具是（）。A.Neo4jB.MySQLC.OracleD.PostgreSQL9.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）。A.发现数据中的自然分组B.预测数据的未来趋势C.建立数据之间的关联D.对数据进行分类10.以下哪个不是大数据挖掘的应用领域？（）A.金融风险评估B.生物信息学C.传统制造业D.社交媒体分析11.数据挖掘中，支持向量机主要用于（）。A.分类和回归B.关联规则挖掘C.聚类分析D.降维12.用于处理文本数据的大数据挖掘工具是（）。A.NLTKB.NumPyC.PandasD.SciPy13.大数据挖掘中，处理时间序列数据的工具是（）。A.R语言B.SASC.PythonD.以上都是14.数据挖掘算法中，K近邻算法主要用于（）。A.分类和回归B.关联规则挖掘C.聚类分析D.降维15.以下哪种数据库适合存储大数据？（）A.关系型数据库B.非关系型数据库C.两者都适合D.两者都不适合16.大数据挖掘中，处理图像数据的工具是（）。A.OpenCVB.PyTorchC.KerasD.以上都是17.数据挖掘中的异常检测主要用于（）。A.发现数据中的离群点B.预测数据的未来趋势C.建立数据之间的关联D.将数据分类18.用于大数据挖掘的编程语言是（）。A.JavaB.C++C.PythonD.以上都是19.大数据挖掘中，处理音频数据的工具是（）。A.LibrosaB.TensorFlowC.Scikit-learnD.Matplotlib20.数据挖掘算法中，朴素贝叶斯算法主要用于（）。A.分类和预测B.关联规则挖掘C.聚类分析D.降维第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述大数据挖掘工具的主要功能和应用场景。22.（10分）比较Hadoop和Spark在大数据处理方面的优缺点。23.（10分）请描述数据挖掘中的分类算法，并举例说明其应用。24.（15分）阅读以下材料：在电商领域，通过大数据挖掘工具，可以分析用户的购买行为、浏览历史等数据。例如，某电商平台利用大数据挖掘发现，购买了手机的用户往往会在接下来的一段时间内购买手机壳、耳机等配件。基于此发现，平台可以针对性地向购买手机的用户推荐相关配件产品，提高销售额。问题：请分析该电商平台是如何运用大数据挖掘工具实现精准营销的？25.（15分）阅读以下材料：某医疗研究机构收集了大量患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方案等。通过大数据挖掘工具，发现了一些疾病之间的潜在关联以及某些治疗方案对特定患者群体的有效性。例如，研究发现患有某种心血管疾病的患者，同时患有糖尿病的概率较高，并且某种新型药物对改善这部分患者的病情有显著效果。问题：请阐述大数据挖掘工具在医疗领域的应用价值。答案：1.C2.B3.C4.B5.A6.D7.A8.A9.A10.C11.A12.A13.D14.A15.B16.D17.A18.D19.A20.A21.大数据挖掘工具主要功能包括数据清洗、预处理（如去除噪声、填补缺失值等）、关联规则挖掘（发现数据间关联关系）、分类与预测（构建模型预测未知数据）、聚类分析（将数据分组）、异常检测（找出离群点）等。应用场景广泛，如电商领域精准营销、金融领域风险评估、医疗领域疾病关联分析、社交媒体分析用户行为等。22.Hadoop优点：具有高可靠性、高扩展性，适合处理大规模数据存储。缺点：计算效率相对较低，尤其是迭代计算场景。Spark优点：计算速度快，支持多种计算模型，能高效处理复杂数据挖掘任务。缺点：对内存要求较高，数据存储方面相对Hadoop不够成熟。23.分类算法是将数据划分到不同类别中的方法。如决策树算法，通过构建树状结构进行分类决策，像在银行贷款审批中，根据客户年龄、收入、信用记录等属性构建决策树，判断是否批准贷款。还有朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类，常用于文本分类，如判断邮件是否为垃圾邮件。24.电商平台收集用户购买行为、浏览历史等多源数据，运用大数据挖掘工具进行分析。通过关联规则挖掘，发现购买手机与购买配件之间的关联关系。基于此关联，当用户购买手机时，平台利用挖掘结果，针对性地向其推荐手机壳、耳机等配件产品，从而实现精准营销，提高销售额。25.大数