2025年大学大数据应用（大数据决策支持）试题及答案

2025年大学大数据应用（大数据决策支持）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.大数据决策支持系统的核心功能是利用数据挖掘技术从海量数据中提取有价值的信息，以下哪项技术不属于数据挖掘常用技术？（）A.关联规则挖掘B.聚类分析C.网络爬虫技术D.决策树算法2.数据预处理在大数据决策支持中起着关键作用，以下哪个环节不属于数据预处理的内容？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据变换3.对于大数据决策支持系统，数据存储架构的选择至关重要。以下哪种存储架构适合存储实时变化的数据？（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.内存数据库D.云存储4.在大数据环境下，数据安全面临诸多挑战。以下哪种技术可以用于数据的匿名化处理，以保护数据隐私？（）A.数字签名B.加密算法C.差分隐私D.哈希函数5.大数据决策支持系统中的模型构建是基于数据进行的。以下哪种模型不属于预测模型？（）A.线性回归模型B.支持向量机模型C.层次分析法模型D.神经网络模型6.数据可视化是大数据决策支持的重要手段之一。以下哪种图表类型最适合展示数据的分布情况？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.箱线图7.大数据决策支持系统需要与各种数据源进行交互。以下哪种数据源不属于结构化数据源？（）A.数据库表B.XML文件C.JSON数据D.文本文件8.在大数据分析中，数据抽样是一种常用的方法。以下哪种抽样方法不属于概率抽样？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.判断抽样9.大数据决策支持系统的性能评估指标有很多。以下哪个指标用于衡量系统处理大数据的速度？（）A.准确性B.召回率C.吞吐量D.覆盖率10.对于大数据决策支持系统的开发，以下哪种编程语言在数据处理方面具有优势？（）A.JavaB.PythonC.C++D.C11.数据挖掘中的频繁项集挖掘是发现数据中经常一起出现的项集。以下哪种算法常用于频繁项集挖掘？（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.Dijkstra算法D.Floyd算法12.大数据决策支持系统中的数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。以下哪个不是数据仓库的特点？（）A.面向事务处理B.数据集成C.数据相对稳定D.反映历史变化13.在大数据环境下，数据质量管理变得更加重要。以下哪种方法可以用于检测数据中的异常值？（）A.数据统计分析B.数据加密C.数据脱敏D.数据备份14.大数据决策支持系统中的知识发现过程包括多个步骤。以下哪个步骤是从数据中提取隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息和知识？（）A.数据预处理B.数据挖掘C.知识评价D.知识表示15.对于大数据决策支持系统，实时数据处理是一个重要需求。以下哪种技术可以实现实时数据的流处理？（）A.HadoopB.SparkStreamingC.MapReduceD.HBase16.数据挖掘中的分类算法可以将数据对象划分到不同的类别中。以下哪种分类算法基于信息熵原理？（）A.朴素贝叶斯分类算法B.C4.5算法C.K近邻算法D.决策树算法17.大数据决策支持系统中的数据融合是将多个数据源的数据进行整合。以下哪种数据融合方法是基于特征层的融合？（）A.加权平均法B.神经网络融合法C.主成分分析法D.决策树融合法18.在大数据分析中，数据降维可以减少数据的维度，提高分析效率。以下哪种方法不属于数据降维方法？（）A.奇异值分解B.主成分分析C.聚类分析D.因子分析19.大数据决策支持系统的应用领域广泛。以下哪个领域不属于大数据决策支持系统的应用场景？（）A.金融风险评估B.医疗影像诊断C.游戏开发D.智慧城市建设20.对于大数据决策支持系统的维护，以下哪种措施可以提高系统的可用性？（）A.定期备份数据B.优化系统性能C.进行安全漏洞检测D.以上都是第II卷（非选择题共60分）答题要求：请根据题目要求，在答题区域内作答。答案应简洁明了，逻辑清晰。一、简答题（共20分）1.简述大数据决策支持系统的主要组成部分及其功能。（5分）2.数据挖掘在大数据决策支持中起到什么作用？请列举至少三种数据挖掘技术及其应用场景。（5分）3.说明数据可视化在大数据决策支持中的重要性，并举例说明几种常见的数据可视化图表及其适用场景。（5分）4.简述大数据环境下数据安全面临的挑战以及应对措施。（5分）二、论述题（共15分）请论述大数据决策支持系统在企业决策中的应用优势，并结合实际案例进行说明。三、案例分析题（共15分）某电商企业积累了大量的用户购买数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等。企业希望通过大数据决策支持系统分析用户购买行为，以优化商品推荐策略。请你设计一个基于这些数据的分析方案，包括数据预处理步骤、可能用到的数据挖掘技术以及如何根据分析结果进行商品推荐。四、材料分析题（共10分）材料：在医疗领域，大数据决策支持系统被广泛应用于疾病诊断和治疗方案制定。例如，通过收集大量患者的病历数据、基因数据、影像数据等，利用数据挖掘和分析技术，可以发现疾病的潜在规律和特征，为医生提供更准确的诊断依据和个性化的治疗方案。问题：请结合材料分析大数据决策支持系统在医疗领域的应用意义，并谈谈可能面临的挑战。五、方案设计题（共20分）为一家连锁超市设计一个大数据决策支持系统方案，包括系统架构、数据来