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文档简介

2026年大数据分析与数据挖掘技能评估题库一、单选题（每题2分，共20题）题目：1.在大数据处理中，以下哪种技术最适合处理非结构化和半结构化数据？A.机器学习B.分布式文件系统（如HDFS）C.关系型数据库D.在线分析处理（OLAP）2.以下哪个不是常用的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.特征工程D.数据归一化3.在K-means聚类算法中，选择初始聚类中心的方法有哪些？A.随机选择B.K-means++C.两者皆是D.两者皆非4.以下哪个指标最适合评估分类模型的泛化能力？A.精确率B.召回率C.F1分数D.AUC5.在时间序列分析中，ARIMA模型的核心思想是什么？A.基于历史数据的自回归B.基于外生变量的因果分析C.基于分布的统计推断D.基于聚类的模式识别6.以下哪个不是大数据的4V特征？A.数据量（Volume）B.数据速度（Velocity）C.数据价值（Value）D.数据维度（Variety）7.在Spark中，以下哪个操作属于懒加载？A.`filter()`B.`collect()`C.`map()`D.`action()`8.以下哪种算法最适合处理图数据？A.决策树B.深度学习C.图神经网络（GNN）D.线性回归9.在数据挖掘中，关联规则挖掘的常用算法有哪些？A.AprioriB.FP-GrowthC.两者皆是D.两者皆非10.以下哪个不是常用的特征选择方法？A.递归特征消除（RFE）B.Lasso回归C.决策树重要性排序D.主成分分析（PCA）二、多选题（每题3分，共10题）题目：1.大数据处理的典型流程包括哪些阶段？A.数据采集B.数据存储C.数据分析D.数据可视化2.以下哪些属于监督学习算法？A.线性回归B.决策树C.K-means聚类D.逻辑回归3.在数据预处理中，缺失值处理的方法有哪些？A.删除缺失值B.均值填充C.回归填充D.KNN填充4.以下哪些指标可以用来评估聚类效果？A.轮廓系数B.误差平方和（SSE）C.调整后的兰德指数（ARI）D.熵5.在Spark中，以下哪些操作属于转换操作？A.`map()`B.`filter()`C.`reduceByKey()`D.`collect()`6.关联规则挖掘中，常用的评估指标有哪些？A.支持度B.置信度C.提升度D.频率7.时间序列分析中，常用的平滑方法有哪些？A.移动平均B.指数平滑C.ARIMAD.神经网络8.在大数据处理中，以下哪些技术可以提高效率？A.MapReduceB.ApacheFlinkC.数据湖D.微批处理9.特征工程的方法有哪些？A.特征编码B.特征组合C.特征选

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