2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据技术）期中测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据技术）期中测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、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.以下哪种数据结构最适合用于存储和处理大规模的有序数据？（）A.数组B.链表C.栈D.队列2.大数据处理中，数据清洗的主要目的不包括以下哪一项？（）A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据3.对于分布式文件系统，以下说法正确的是（）A.数据分散存储在多个节点上，不利于数据共享B.不具备容错能力C.可以提高数据的读写性能和可靠性D.只适用于小规模数据存储4.以下哪个算法不属于机器学习中的监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.聚类算法5.在数据挖掘中，频繁项集挖掘的主要目标是（）A.发现数据中频繁出现的项集B.对数据进行分类C.预测数据的趋势D.提取数据中的关联规则6.大数据的特点不包括以下哪一项？（）A.大量B.高速C.高价值D.低维度7.对于实时数据处理，以下哪种技术最合适？（）A.批处理B.流处理C.离线处理D.分布式处理8.以下哪种编程语言在大数据处理领域应用广泛？（）A.C++B.JavaC.PythonD.VisualBasic9.数据可视化的主要作用不包括以下哪一项？（）A.直观展示数据B.发现数据中的规律和趋势C.隐藏数据中的敏感信息D.辅助决策10.以下哪个是大数据存储的常用技术？（）A.关系型数据库B.非关系型数据库（如NoSQL）C.文件系统D.以上都是二、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，请将正确答案填在括号内）1.大数据技术栈通常包括以下哪些部分？（）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.以下哪些算法属于机器学习中的无监督学习算法？（）A.聚类算法B.降维算法C.关联规则挖掘算法D.线性回归算法E.逻辑回归算法3.分布式计算框架的优点包括（）A.可扩展性强B.容错性好C.计算效率高D.易于部署和管理E.适合处理大规模数据4.数据预处理的步骤通常包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约E.数据标注5.以下哪些是常见的数据可视化图表类型？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图E.地图三（判断题）（总共10题，每题2分，判断对错，请在括号内填√或×）1.大数据就是指数据量非常大的数据。（）2.分布式系统一定比单机系统性能好。（）3.机器学习算法可以自动从数据中学习模式和规律。（）4.数据挖掘和机器学习是完全相同的概念。（）5.实时数据处理不需要考虑数据的时效性。（）6.非关系型数据库不适合存储结构化数据。（）7.数据可视化只能展示简单的数据，不能展示复杂的数据关系。（）8.大数据处理中，数据量越大越好，不需要考虑数据质量。（）9.监督学习算法需要有标注的数据作为训练样本。（）10.批处理适合处理实时性要求高的数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据挖掘中分类算法的主要步骤和作用。2.对比分析关系型数据库和非关系型数据库在大数据存储方面的优缺点。3.说明数据可视化在大数据分析中的重要性以及应遵循的原则。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识解决以下实际问题）1.假设你负责一个电商平台的数据分析项目，需要分析用户购买行为数据。请描述你将如何进行数据采集、存储和分析，以发现用户购买的规律和趋势，并提出相应的营销策略建议。2.某公司收集了大量的客户反馈数据，包括客户满意度评分、产品使用意见等。请设计一个方案，利用机器学习算法对这些数据进行分析，以提高客户满意度，并预测客户流失的可能性。答案：一、选择题1.A2.C3.C4.D5.A6.D7.B8.C9.C10.D二、多项选择题1.ABCDE2.ABC3.ABCDE4.ABCD5.ABCDE三、判断题1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.×9.√10.×四、简答题1.分类算法主要步骤：数据预处理，包括清洗、集成等；选择合适的分类算法；训练模型；评估模型。作用：将数据分类到不同类别，用于预测未知数据的类别归属，如客户信用评级、疾病诊断等。2.关系型数据库优点：数据结构严谨，支持复杂查询；缺点：扩展性差，读写性能低。非关系型数据库优点：扩展性强，适合海量数据存储；缺点：查询功能相对较弱，数据一致性维护较复杂。3.重要性：直观展示数据，便于发现规律和趋势，辅助决策。原则：准确性、清晰性、简洁性、一致性、针对性。五、综合应用题1.数据采集：从电商平台数据库、日志文件等收集用户购买行为数据。存储：采用分布式数据库存储，提高读写性能。分析：利用关联规则挖掘算法发现商品关联购买规律，用聚类算法分析用户购买偏好。营销策略建议：针对不同用户群体