2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据技术基础）技能考核卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据技术基础）技能考核卷

（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.以下哪种数据结构常用于存储大规模数据的分布式文件系统（）A.哈希表B.链表C.树D.分布式哈希表3.以下哪个算法不是用于数据挖掘中的分类算法（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.朴素贝叶斯4.在大数据处理中，数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.增加数据量D.纠正错误数据5.分布式计算框架MapReduce中，Map阶段的主要作用是（）A.数据分组B.数据聚合C.数据处理D.数据排序6.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7.数据可视化的主要目的是（）A.展示数据美观性B.隐藏数据细节C.发现数据规律和趋势D.减少数据量8.以下哪个不是大数据存储的方式（）A.磁带存储B.磁盘存储C.内存存储D.云端存储9.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.数据之间的相似性C.数据之间的频繁模式D.数据之间的聚类关系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，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选、错选均不得分）1.大数据技术基础涉及的主要领域包括（）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.以下哪些是常见的数据预处理技术（）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3.分布式文件系统的优点有（）A.高可靠性B.高可扩展性C.高性能D.易管理E.低成本4.数据挖掘中的聚类算法可以用于（）A.客户细分B.图像识别C.异常检测D.数据分类E.数据关联分析5.大数据安全防护的措施包括（）A.身份认证B.访问控制C.数据加密D.安全审计E.应急响应三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法的对错，在括号内打“√”或“×”）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.分布式计算框架只能处理大规模数据，不能处理小规模数据。（）3.数据挖掘算法的选择只取决于数据的规模。（）4.关系型数据库不适合存储大规模非结构化数据。（）5.数据可视化可以帮助用户更好地理解数据。（）6.数据清洗只需要处理缺失值，不需要处理重复数据。（）7.分布式文件系统中的数据存储在多个节点上，提高了数据的可靠性。（）8.聚类算法不需要预先知道数据的类别标签。（）9.大数据安全只需要关注数据的存储安全，不需要关注数据的传输安全。（）10.数据预处理的目的是为了提高数据的质量，以便后续的数据分析和挖掘。（）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4V特征及其含义。2.简述分布式计算框架MapReduce的工作流程。3.数据挖掘中常用的分类算法有哪些？请简要介绍其中一种。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ID、商品ID、购买时间、购买金额等。现在该平台想要分析用户的购买行为，挖掘出用户的购买偏好和潜在需求。请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、数据分析方法选择以及预期的分析结果。答案：一、单项选择题1.D2.D3.C4.C5.A6.C7.C8.A9.C10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABCDE三、判断题1.×2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.√四、简答题1.大数据的4V特征包括：Volume（数据量大），指数据规模巨大；Velocity（处理速度快），强调数据产生和处理的速度快；Variety（数据类型多样），涵盖结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型；Value（价值密度低），即海量数据中真正有价值的信息相对较少。2.MapReduce的工作流程：首先是Map阶段，将输入数据分割成多个块，每个Map任务处理一块数据，对数据进行解析和处理，产生键值对；然后是Shuffle阶段，将Map阶段产生的键值对按照键进行分组和排序；最后是Reduce阶段，每个Reduce任务接收一组键值对，对其进行聚合和处理，最终输出结果。3.数据挖掘中常用的分类算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。以决策树为例，它是一种基于树结构进行决策的分类方法。决策树的每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出，叶节点是类别或值。通过对训练数据的学习，构建决策树模型，然后可以用该模型对新数据进行分类预测。五、综合应用题数据预处理：首先对收集到的用户购物数据进行清洗，去除重复记录和错误数据；然后处理缺失值，可以采用均值填充、中位数填充等方法。接着进行数据集成，将不同来源的相关数据整合在一起。数据分析方法选择：可以使用关联规则挖掘，发现用户购买商品之间的关联关系；也可以使用聚