岭南师范学院《大数据解析与应用导论》2025-2026学年第二学期期末试卷(A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页岭南师范学院《大数据解析与应用导论》2025-2026学年第二学期期末试卷(A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基本特征？A.体积大B.速度快C.数据类型多样D.数据质量高2.在大数据处理中，Hadoop的主要作用是什么？A.数据存储B.数据分析C.数据挖掘D.数据清洗3.以下哪项不是大数据分析常用的算法？A.K-means聚类B.决策树C.支持向量机D.线性回归4.以下哪项不是大数据应用领域？A.金融B.医疗C.教育D.天文5.以下哪项不是大数据技术？A.云计算B.数据库C.人工智能D.物联网6.以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化7.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.机器学习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聚类B.决策树C.支持向量机D.线性回归10.以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化11.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.机器学习12.以下哪项不是大数据分析中的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python13.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘算法？A.K-means聚类B.决策树C.支持向量机D.线性回归14.以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化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.机器学习16.以下哪项不是大数据分析中的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python17.以下哪项不是大数据分析中的数据挖掘算法？A.K-means聚类B.决策树C.支持向量机D.线性回归18.以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化19.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.机器学习20.以下哪项不是大数据分析中的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python二、多项选择题（每题2分，共20分）1.大数据的主要特征包括哪些？A.体积大B.速度快C.数据类型多样D.数据质量高2.Hadoop的主要组成部分有哪些？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase3.大数据分析常用的算法有哪些？A.K-means聚类B.决策树C.支持向量机D.线性回归4.大数据应用领域包括哪些？A.金融B.医疗C.教育D.天文5.大数据技术包括哪些？A.云计算B.数据库C.人工智能D.物联网6.大数据分析中的数据预处理步骤有哪些？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化7.大数据分析中的数据挖掘技术有哪些？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.分类算法D.机器学习8.大数据分析中的数据可视化工具有哪些？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python9.大数据分析中的数据挖掘算法有哪些？A.K-means聚类B.决策树C.支持向量机D.线性回归10.大数据分析中的数据预处理步骤有哪些？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化三、判断题（每题1分，共10分）1.大数据是指数据量巨大、类型多样的数据集合。（）2.Hadoop是一种分布式文件系统，用于存储大数据。（）3.决策树是一种常用的数据挖掘算法。（）4.大数据分析可以应用于金融、医疗、教育等领域。（）5.数据可视化可以帮助人们更好地理解数据。（）6.数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息。（）7.云计算是一种基于互联网的计算模式。（）8.人工智能是指计算机模拟人类智能的技术。（）9.物联网是指通过互联网连接各种设备的网络。（）10.大数据分析可以解决各种复杂问题。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.大数据2.Hadoop3.数据挖掘4.数据可视化5.人工智能五、简答题（每题6分，共18分）1.简述大数据的主要特征。2.简述Hadoop的主要组成部分及其作用。3.简述数据挖掘的基本步骤。六、案例分析题（1题，满分12分）某公