2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据技术）下学期期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据技术）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，请将正确答案填在括号内）1.大数据的4V特征不包括以下哪一项（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.ValueE.Veracity2.以下哪种算法常用于数据分类（）A.K-MeansB.DBSCANC.决策树D.Apriori3.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.重复数据处理4.分布式文件系统中，以下哪个是Hadoop的默认文件系统（）A.GFSB.CephC.HDFSD.Tachyon5.以下关于Spark的说法错误的是（）A.基于内存计算B.支持多种编程语言C.不支持迭代计算D.运行速度快6.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.数据的聚类情况D.数据的分类结果7.以下哪种数据库适合存储大数据（）A.OracleB.MySQLC.MongoDBD.SQLServer8.大数据可视化的主要目的不包括（）A.直观展示数据B.发现数据规律C.保护数据安全D.辅助决策9.数据集成过程中，模式匹配的主要任务是（）A.统一数据格式B.转换数据类型C.匹配不同数据源的模式D.清理数据10.以下哪个不是大数据分析的常用工具（）A.PythonB.RC.MATLABD.SAS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，多选、少选、错选均不得分）1.大数据处理框架包括以下哪些（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.KafkaE.TensorFlow2.数据预处理的步骤通常有（）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3.机器学习中的监督学习算法包括（）A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机D.朴素贝叶斯E.K-Means4.以下属于非关系型数据库的有（）A.MongoDBB.CassandraC.RedisD.Neo4jE.PostgreSQL5.大数据安全面临的挑战有（）A.数据泄露B.数据篡改C.拒绝服务攻击D.数据所有权问题E.数据备份三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值信息的过程。（）3.Hadoop只能处理结构化数据。（）4.SparkStreaming可以实现实时数据处理。（）5.聚类算法属于无监督学习。（）6.数据仓库主要用于事务处理。（）7.可视化工具可以将任何数据都展示得很美观。（）8.数据加密是数据安全的一种重要手段。（）9.大数据技术可以解决所有的数据问题。（）10.分布式计算一定比单机计算效率高。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简述数据挖掘的主要任务及应用领域。2.说明Hadoop生态系统中主要组件及其功能。3.阐述大数据可视化的原则和方法。五、综合应用题（总共2题，每题15分）1.给定一个数据集，包含客户的年龄、性别、购买金额、购买频率等信息，要求使用合适的算法进行客户分类，预测哪些客户可能是高价值客户。请描述具体步骤和使用的算法。2.假设要构建一个电商平台的大数据分析系统，分析用户的购买行为、商品浏览行为等数据，以提高用户体验和商品推荐准确性。请设计该系统的整体架构，并说明各部分的作用。答案：一、单项选择题1.E2.C3.C4.C5.C6.B7.C8.C9.C10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCDE三、判断题1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.×8.√9.×10.×四、简答题1.数据挖掘主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。应用领域有市场营销、客户关系管理、金融、医疗、教育等。市场营销中可用于客户细分和精准营销；金融领域可进行风险评估和欺诈检测等。2.Hadoop主要组件有HDFS（分布式文件系统，存储数据）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理系统）。HDFS提供高可靠、高吞吐量的数据存储；MapReduce实现分布式计算；YARN负责资源的统一管理和调度。3.大数据可视化原则有简洁明了、突出重点、一致性、交互性等。方法包括使用合适图表（柱状图、折线图、饼图等）、合理布局、添加注释说明、提供交互功能（缩放、筛选等），以清晰展示数据特征和规律，辅助决策。五、综合应用题1.步骤：首先对数据进行预处理，包括清洗缺失值、处理异常数据等。然后选择决策树算法，因为它能处理多种类型数据且易于理解。将年龄、性别、购买金额、购买频率作为特征，通过决策树算法构建模型。根据模型对客户进行分类，设定购买金额高且购买频率高的为高价值客户。2.整体架构：包括数据采集层（收集用户购买、浏览等行为数据）、数据存储层（用分布式数据库存储数据）、数据处理层（进行数据清洗、