三江学院《大数据解析与应用导论》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页三江学院《大数据解析与应用导论》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.以下哪项不是大数据的三大特征？A.大规模B.高速度C.低价值D.多样性2.在大数据分析中，以下哪种算法主要用于聚类分析？A.决策树B.支持向量机C.K-means算法D.朴素贝叶斯3.以下哪项不是大数据处理的主要阶段？A.数据采集B.数据存储C.数据清洗D.数据展示4.以下哪项不是Hadoop的核心组件？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive5.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘技术？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.数据可视化6.以下哪项不是大数据分析中的数据仓库技术？A.数据湖B.数据立方体C.数据仓库D.数据挖掘7.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘方法？A.机器学习B.深度学习C.数据库查询D.数据清洗8.以下哪项不是大数据分析中的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python9.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘算法？A.K-means算法B.决策树C.支持向量机D.数据库查询10.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘技术？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.数据可视化11.以下哪项不是大数据分析中的数据仓库技术？A.数据湖B.数据立方体C.数据仓库D.数据挖掘12.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘方法？A.机器学习B.深度学习C.数据库查询D.数据清洗13.以下哪项不是大数据分析中的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python14.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘算法？A.K-means算法B.决策树C.支持向量机D.数据库查询15.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘技术？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.数据可视化16.以下哪项不是大数据分析中的数据仓库技术？A.数据湖B.数据立方体C.数据仓库D.数据挖掘17.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘方法？A.机器学习B.深度学习C.数据库查询D.数据清洗18.以下哪项不是大数据分析中的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python19.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘算法？A.K-means算法B.决策树C.支持向量机D.数据库查询20.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘技术？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.数据可视化二、多项选择题（每题2分，共20分）1.大数据的主要特征包括：A.大规模B.高速度C.低价值D.多样性2.大数据处理的阶段包括：A.数据采集B.数据存储C.数据清洗D.数据展示3.Hadoop的核心组件包括：A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive4.大数据分析中的数据挖掘技术包括：A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.数据可视化5.大数据分析中的数据仓库技术包括：A.数据湖B.数据立方体C.数据仓库D.数据挖掘6.大数据分析中的数据挖掘方法包括：A.机器学习B.深度学习C.数据库查询D.数据清洗7.大数据分析中的数据可视化工具包括：A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python8.大数据分析中的数据挖掘算法包括：A.K-means算法B.决策树C.支持向量机D.数据库查询9.大数据分析中的数据挖掘技术包括：A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.数据可视化10.大数据分析中的数据仓库技术包括：A.数据湖B.数据立方体C.数据仓库D.数据挖掘三、判断题（每题1分，共10分）1.大数据是指数据量超过传统数据库处理能力的数据。（）2.Hadoop是一种分布式文件系统，用于存储大数据。（）3.MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。（）4.数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程。（）5.数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来。（）6.数据仓库是一种用于存储和管理大量数据的系统。（）7.机器学习是一种利用算法从数据中学习并做出预测的技术。（）8.深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习技术。（）9.数据湖是一种用于存储原始数据的系统，不受结构限制。（）10.数据立方体是一种用于数据仓库的多维数据模型。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.大数据（4分）2.Hadoop（4分）3.MapReduce（4分）4.数据挖掘（4分）5.数据可视化（4分）五、简答题（每题6分，共18分）1.简述大数据的主要特征。（6分）2.简述Hadoop的核心组件及其作用。（6分）3.简述数据挖掘的基本流程。（6分）六、案例分析题（1题，满分12分）某公司是一家大型电商平台