2026 年中职大数据技术应用（大数据处理基础）试题及答案

2025年中职大数据技术应用（大数据处理基础）试题及答案

（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.大量化B.多样化C.高速化D.单一化2.以下哪种数据类型不属于结构化数据（）A.数据库表中的数据B.XML格式的数据C.文本文件中的固定格式数据D.关系型数据库中的数据3.数据预处理的主要目的不包括（）A.提高数据质量B.提升数据安全性C.减少数据量D.增强数据可用性4.以下关于Hadoop的说法错误的是（）A.是一个开源的分布式计算框架B.主要由HDFS和MapReduce组成C.不适合处理大规模数据D.广泛应用于大数据领域5.MapReduce模型中，Map阶段的主要任务是（）A.数据分组B.数据聚合C.数据转换D.数据计算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.数据的分类模型7.以下哪种算法不属于聚类算法（）A.K-MeansB.DBSCANC.C4.5D.层次聚类算法8.大数据存储的特点不包括（）A.高可靠性B.高成本C.高可扩展性D.高性能9.实时数据处理的关键技术不包括（）A.流计算B.批处理C.内存计算D.分布式文件系统10.大数据可视化的主要作用不包括（）A.快速理解数据B.发现数据中的规律C.隐藏数据中的问题D.辅助决策二、多项选择题（总共5题，每题5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.大数据处理流程包括以下哪些环节（）A.数据采集B.数据存储C.数据预处理D.数据分析与挖掘E.数据可视化2.以下属于非结构化数据的有（）A.网页文本B.图像C.音频D.视频E.传感器数据3.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.DataReductionE.数据加密4.常见的数据挖掘算法有（）A.分类算法B.聚类算法C.关联规则挖掘算法D.回归分析算法E.神经网络算法5.大数据可视化工具包括（）A.TableauB.PowerBIC.EchartsD.D3.jsE.Matplotlib三、判断题（总共10题，每题2分，请在括号内打“√”或“×”）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.结构化数据比非结构化数据更难处理。（）3.Hadoop是一种专门用于处理实时数据的框架。（）4.MapReduce模型中，Reduce阶段主要负责对Map阶段的结果进行汇总。（）5.数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的信息和知识。（）6.聚类算法可以将数据划分为不同的类别，类别之间的数据相似度高，类别内部的数据相似度低。（）7.大数据存储只能使用分布式文件系统。（）8.实时数据处理要求在短时间内对大量的实时数据进行处理和分析。（）9.大数据可视化只是为了让数据看起来更美观，没有实际作用。（）10.数据预处理是大数据处理流程中可有可无的环节。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述大数据的4V特征及其含义。2.简述数据挖掘中分类算法的主要步骤和作用。3.说明大数据可视化的原则和要点。五、综合分析题（总共2题，每题15分，请结合所学知识进行综合分析）1.在一个电商平台中，有大量的用户购买记录数据。请描述如何运用大数据处理技术对这些数据进行分析，以帮助电商平台优化商品推荐策略。2.假设你负责一个大数据项目，需要处理来自多个数据源的海量数据。请阐述你在数据采集、存储、预处理、分析与挖掘以及可视化等方面的整体规划和技术选型。答案：一、单项选择题1.D2.B3.B4.C5.C6.B7.C8.B9.B10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABCDE3.ABCD4.ABCDE5.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：大量化（Volume），指数据量巨大；多样化（Variety），涵盖多种类型的数据；高速化（Velocity），数据产生和处理速度快；价值密度低（Value），有价值的数据在海量数据中占比低。2.分类算法主要步骤：数据准备，包括数据清理、集成等；选择算法；训练模型；评估模型；使用模型预测。作用是将数据分类到不同类别，用于预测未知数据类别，如客户分类、信用评估等。3.大数据可视化原则：简洁明了，避免复杂；准确传达信息；具有吸引力。要点：选择合适图表类型；合理设计布局；突出关键信息；确保数据准确性。五、综合分析题1.首先采集用户购买记录数据，存储到合适的数据库或分布式文件系统。进行数据预处理，清洗、集成数据。利用关联规则挖掘算法找出用户购买商品之间的关联关系，结合分类算法对用户进行分类。根据这些分析结果，为不同用户推荐相关商品，优化推荐策略。2.数据采集：采用网络爬虫、日志收集等