2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据应用）下学期期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据应用）下学期期末测试卷

（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，请将正确答案填写在括号内）1.大数据的4V特征不包括以下哪一项？（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Value-added2.以下哪种算法常用于数据分类？（）A.K-MeansB.AprioriC.DecisionTreeD.PCA3.数据清洗不包括以下哪个操作？（）A.缺失值处理B.噪声数据去除C.数据加密D.重复数据删除4.以下哪个不是分布式文件系统？（）A.HadoopDistributedFileSystem(HDFS)B.CephC.NTFSD.GlusterFS5.在大数据处理中，MapReduce主要用于（）。A.数据存储B.数据挖掘C.分布式计算D.数据可视化6.对于大数据分析，以下哪种数据库比较适合处理海量数据？（）A.OracleB.MySQLC.MongoDBD.SQLServer7.数据挖掘中的关联规则挖掘主要发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类规则8.以下哪种技术可用于数据降维？（）A.DBSCANB.LDAC.AdaBoostD.SVM9.大数据安全面临的主要威胁不包括（）。A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.拒绝服务攻击10.以下哪个是实时数据处理框架？（）A.SparkStreamingB.HiveC.PigD.Mahout二多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选、错选均不得分）1.大数据分析中常用的统计分析方法包括（）。A.均值B.方差C.相关性分析D.回归分析2.以下属于数据可视化工具的有（）。A.TableauB.PowerBIC.EchartsD.Matplotlib3.分布式计算框架Spark的组件包括（）。A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.MLlib4.数据挖掘的应用领域有（）。A.市场营销B.金融风控C.医疗保健D.教育5.大数据存储面临的挑战有（）。A.存储容量B.数据读写速度C.数据一致性D.数据安全性三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.聚类算法可以将数据分成不同的组，组内数据相似性高，组间数据差异大。（）3.数据仓库主要用于实时数据处理。（）4.机器学习算法可以自动从数据中学习模式和规律。（）5.数据可视化的目的只是为了让数据看起来更美观。（）6.分布式系统一定比单机系统性能好。（）7.数据挖掘就是从数据中发现有价值的信息和知识。（）8.大数据安全只需要关注数据的加密，不需要考虑其他方面。（）9.数据预处理是大数据分析的重要环节，包括数据清洗、集成、变换等操作。（）10.深度学习是机器学习的一个分支，在图像识别、语音识别等领域有广泛应用。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述大数据的生命周期。2.说明数据挖掘中分类算法的主要步骤。3.简述分布式文件系统HDFS的工作原理。五、综合应用题（总共1题，20分，请结合所学知识解决以下实际问题）某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户基本信息、购买商品信息、购买时间等。现在需要对这些数据进行分析，以提高用户购物体验和平台运营效率。请你设计一个数据分析方案，包括数据处理流程、使用的技术和工具，以及预期达到的目标。答案：一、单项选择题1.D2.C3.C4.C5.C6.C7.B8.B9.C10.A二、多项选择题1ABCD2ABCD3ABCD4ABCD5ABCD三、判断题1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.×9.√10.√四、简答题1.大数据的生命周期包括数据产生、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、数据应用和数据销毁等阶段。数据产生于各种数据源，采集后存储，经过处理和分析提取价值，通过可视化展现给用户应用，最后对无用数据进行销毁。2.数据挖掘中分类算法的主要步骤包括：数据准备，对原始数据进行清洗、集成等预处理；选择特征，挑选对分类有重要影响的属性；训练模型，使用训练数据构建分类模型；评估模型，用测试数据评估模型性能；模型应用，将训练好的模型用于新数据分类。3.HDFS由NameNode和DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的命名空间，存储元数据。DataNode存储实际的数据块。客户端向NameNode请求文件，NameNode返回文件块的位置信息，客户端根据信息从相应DataNode读取或写入数据，DataNode之间通过管道进行数据传输，保证数据的可靠性和一致性。五、综合应用题数据处理流程：首先进行数据清洗，去除缺失值、重复数据等；然后进行数据集成，将不同来源的数据整合；接着进行数据分析，利用分类算法分析用户购买行为模式，