2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据处理）上学期单元测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据处理）上学期单元测试卷

（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.Valueable2.以下哪种数据结构常用于存储大规模数据的分布式文件系统？（）A.链表B.哈希表C.树D.分布式哈希表3.在Hadoop中，负责资源管理和任务调度的组件是（）A.NameNodeB.DataNodeC.YARND.MapReduce4.以下哪种算法不是用于数据聚类的？（）A.K-MeansB.DBSCANC.AprioriD.层次聚类5.大数据处理中，数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.修复缺失值C.增加数据量D.纠正错误数据6.关于Spark框架，以下说法错误的是（）A.基于内存计算B.支持多种编程语言C.只能处理批处理任务D.具有良好的扩展性7.数据挖掘中，关联规则挖掘的经典算法是（）A.K-MeansB.AprioriC.SVMD.决策树8.以下哪种数据库适合存储和管理大规模结构化数据？（）A.关系型数据库B.非关系型数据库C.分布式数据库D.内存数据库9.在大数据可视化中，以下哪种图表不适合展示时间序列数据？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.面积图10.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，请将正确答案填写在括号内）1.大数据处理的主要步骤包括（）A.数据采集B.数据存储C.数据处理D.数据分析E.数据可视化2.以下哪些是分布式文件系统的特点？（）A.高可靠性B.高可用性C.高性能D.可扩展性E.数据集中存储3.常用的数据预处理技术有（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约E.数据加密4.机器学习中的监督学习算法包括（）A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.K-MeansE.朴素贝叶斯5.大数据可视化的原则有（）A.简洁明了B.突出重点C.交互性D.色彩搭配合理E.数据准确性三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，对的打√，错的打×）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.Hadoop是一个开源的大数据处理框架。（）3.数据挖掘就是从大量数据中发现有价值信息的过程。（）4.分布式计算一定比单机计算效率高。（）5.聚类算法不需要事先知道数据的类别。（）6.关系型数据库不适合处理大规模数据。（）7.数据可视化只是为了让数据看起来更美观。（）8.大数据安全只需要关注数据存储的安全。（）9.Spark可以完全替代Hadoop。（）10.机器学习算法只能处理数值型数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述大数据处理中数据采集的主要方法和渠道。2.说明K-Means算法的基本原理和步骤。3.简述分布式数据库的优点。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请结合所学知识，解决实际问题）某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等。现在需要对这些数据进行分析，以了解用户的购买行为和偏好，为平台的营销策略提供支持。请设计一个数据分析方案，包括数据处理步骤、使用的算法或工具，并说明预期的分析结果。答案：一、单项选择题1.D2.D3.C4.C5.C6.C7.B8.C9.C10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABCD3.ABCD4.ABCE5.ABCDE三、判断题1.×解析：大数据不仅指数据量特别大，还包括数据的多样性、高速性和价值密度低等特征。2.√3.√4.×解析：分布式计算在处理大规模数据时通常效率更高，但在某些情况下，单机计算可能更适合特定的任务。5.√6.√7.×解析：数据可视化的主要目的是将数据以直观的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和分析数据，而不仅仅是美观。8.×解析：大数据安全涉及数据采集、存储、传输、处理等多个环节的安全。9.×解析：Spark和Hadoop各有优势，Spark不能完全替代Hadoop，它们可以相互补充。10.×解析：机器学习算法可以处理多种类型的数据，包括数值型、文本型、图像型等。四、简答题1.数据采集的主要方法和渠道包括：网络爬虫，用于从网页中提取数据；传感器数据采集，通过各种传感器收集物理世界的数据；日志文件采集，收集系统、应用程序等产生的日志数据；数据库接口，从已有数据库中获取数据；用户主动输入，如问卷调查、表单填写等。2.K-Means算法的基本原理是将数据集划分为K个簇，使得簇内数据点的相似度较高，而簇间数据点的相似度较低。步骤如下：首先随机选择K个初始聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的聚类中心；重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或满足停止条件。3.分布式数据库的优点包括：可扩展性强，能够轻松应对大规模数据增长；高可用性，通过数据冗余和分布式存储提高系统可靠性；并行处理能力，可同时处理多个查询和事务，提高性能；数据分布存储，降低数据传输压力，提高局部数据访问效率。五、综合应用题数据分析方案：数据处理步骤：首先进行数据清洗，去除重复数据、处理缺失值和错误数据。然后进行数据集成，将不同来源的数据整合在一起。接着进行数据变换，如对购买金额进行标准化处理。使用的算法或工具：可以使用聚类算法（如K-Means）对用户进行聚类，了解不同类型用户的购买行为。利用关联规则挖掘算法（如Apriori）发现用户购买