2025 年大学数据科学与大数据技术与信息技术（大数据信息基础）开学摸底测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术与信息技术（大数据信息基础）开学摸底测试卷

（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，请将正确答案填在括号内）1.大数据的4V特征不包括以下哪一项？（）A.大量化B.多样化C.虚拟化D.高速化2.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.数据库表中的数据B.XML文件数据C.纯文本文件中的数据D.关系型数据库中的数据3.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.数据的分类模式D.数据的聚类结果4.以下哪个不是大数据存储的特点？（）A.高并发读写B.数据持久性C.数据一致性要求高D.海量数据存储5.数据清洗的目的不包括（）。A.去除重复数据B.处理缺失值C.增加数据的多样性D.纠正错误数据6.分布式文件系统HadoopDistributedFileSystem（HDFS）的优点不包括（）。A.高容错性B.适合大规模数据存储C.支持随机读写D.可构建在廉价机器上7.机器学习中的监督学习算法不包括（）。A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归8.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9.以下哪种技术可用于实时数据处理？（）A.MapReduceB.SparkStreamingC.HiveD.Pig10.数据可视化的作用不包括（）。A.更直观地展示数据B.发现数据中的规律和趋势C.隐藏数据的重要信息D.辅助决策制定二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.大数据的分析方法包括（）。A.机器学习B.数据挖掘C.统计学分析D.自然语言处理2.以下属于非结构化数据的有（）。A.图像B.音频C.视频D.网页文本3.数据预处理包括（）等步骤。A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约4.常用的大数据计算框架有（）。A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Kafka5.大数据应用领域包括（）。A.金融B.医疗C.教育D.交通三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，对的打√，错的打×）1.大数据就是海量的数据，没有其他特殊含义。（）2.结构化数据比非结构化数据更有价值。（）3.数据挖掘只能处理数值型数据。（）4.分布式计算一定比单机计算效率高。（）5.数据可视化就是将数据以图表的形式展示出来。（）6.大数据安全只需要关注数据存储的安全。（）7.机器学习算法可以自动从数据中学习模式和规律。（）8.关系型数据库适合存储大数据。（）9.数据清洗是一次性的操作，不需要反复进行。（）10.实时数据处理要求在短时间内对大量数据进行处理并给出结果。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.简述大数据的5V特征及其含义。2.请说明数据挖掘的主要任务有哪些。3.举例说明大数据在医疗领域的应用场景。五、论述题（总共1题，20分）阐述大数据技术对企业发展的重要影响以及企业在应用大数据时可能面临的挑战。答案：一、单项选择题1.C2.B3.B4.C5.C6.C7.C8.C9.B10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.√四、简答题1.大数据的5V特征包括：大量化（Volume），指数据量极其庞大；多样化（Variety），涵盖多种类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化数据；高速化（Velocity），数据产生和处理的速度快；价值密度低（Value），虽然数据量大，但有价值的信息相对较少；真实性（Veracity），强调数据的准确性和可靠性。2.数据挖掘的主要任务包括：关联规则挖掘，发现数据项之间的关联关系；分类，将数据对象划分到不同类别；聚类，将数据对象分组为相似的簇；预测，根据历史数据预测未来趋势；异常检测，找出数据中异常的数据点。3.大数据在医疗领域的应用场景有：疾病预测，通过分析大量患者数据预测疾病发生风险；辅助诊断，利用图像、病历等数据帮助医生更准确诊断；药物研发，分析海量生物数据加速药物研发进程；医疗资源优化配置，根据患者分布等数据合理安排医疗资源。五、论述题大数据技术对企业发展具有重要影响。它能帮助企业深入了解客户需求，实现精准营销，提高客户满意度和忠诚度。通过分析大量业务数据，企业可优化业务流程，提高运营效率，降低成本。还能辅助企业进行决策，基于数据驱动的决策更科学合理。然而，企业在应用大数据时面