2025年高职（大数据技术）岗位能力认证测试题及答案.doc

2025年高职（大数据技术）岗位能力认证测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）
答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。

1. 大数据的特征不包括以下哪一项？ （ ）
A. 大量化 B. 多样化 C. 快速化 D. 单一化
2. 以下哪种数据结构常用于大数据的存储？ （ ）
A. 栈 B. 队列 C. 哈希表 D. 分布式文件系统
3. 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. 数据的分类规则
4. 下列哪项不是大数据处理的基本步骤？ （ ）
A. 数据采集 B. 数据清洗 C. 数据加密 D. 数据分析
5. 对于大数据分析，以下哪种编程语言较为常用？ （ ）
A. C++ B. Java C. Python D. Pascal
6. 大数据可视化的主要目的是 （ ）
A. 使数据更美观 B. 方便数据存储
C. 更直观地展示数据 D. 提高数据安全性
7. 以下哪个是常见的大数据分布式计算框架？ （ ）
A. Hadoop B. MySQL C. Oracle D. Excel
8. 数据仓库主要用于 （ ）
A. 实时数据处理 B. 历史数据存储和分析
C. 数据备份 D. 数据加密
9. 机器学习算法在大数据中的应用主要是 （ ）
A. 数据预处理 B. 数据可视化
C. 模型训练和预测 D. 数据存储
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
11. 以下哪种数据库适合存储大数据？ （ ）
A. 关系型数据库 B. 非关系型数据库
C. 文本数据库 D. 图像数据库
12. 数据集成在大数据处理中主要解决 （ ）
A. 数据格式不一致问题 B. 数据存储问题
C. 数据加密问题 D. 数据可视化问题
13. 大数据中的数据质量管理主要关注 （ ）
A. 数据的准确性和完整性 B. 数据的存储位置
C. 数据的加密方式 D. 数据的可视化效果
14. 以下哪个不是大数据分析的常用工具？ （ ）
A. Spark B. Tableau C. Photoshop D. R语言
15. 实时大数据处理要求系统具备 （ ）
A. 高并发处理能力 B. 大容量存储能力
C. 复杂数据分析能力 D. 数据加密能力
16.. 大数据技术在医疗领域的应用不包括 （ ）
A. 疾病预测 B. 医疗影像分析 C. 药物研发 D. 医院财务管理
17. 数据挖掘中的分类算法可以用于 （ ）
A. 预测客户购买行为 B. 发现数据中的异常值
C. 数据聚类 D. 关联规则挖掘
18. 大数据平台的架构通常包括 （ ）
A. 数据采集层、数据存储层、数据分析层
B. 数据加密层、数据传输层、数据展示层
C. 数据备份层、数据恢复层、数据监控层
D. 数据预处理层、数据挖掘层、数据可视化层
19. 以下哪种技术可以提高大数据处理的效率？ （ ）
A. 并行计算 B. 顺序计算 C. 单线程计算 D. 批处理计算
20. 大数据在教育领域的应用可以实现 （ ）
A. 个性化学习支持 B. 学校行政管理自动化
C. 校园安全监控 D. 以上都是

第II卷（非选择题，共60分）
21. （10分）简述大数据处理中数据清洗的主要内容和方法。
22. （10分）请说明机器学习中的监督学习和无监督学习的区别，并各举一个应用实例。
23. （10分）大数据可视化有哪些常见的图表类型？请分别举例说明其适用场景。
阅读以下材料，回答问题w24和w25：
某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。通过对这些数据进行分析，发现了一些有趣的规律。例如，在某个时间段内，某些商品的销量明显增加；不同地区的用户对不同类型商品的偏好存在差异等。

2w24. （15分）请你根据上述材料，提出一个可以通过大数据分析解决的问题，并说明分析步骤。
2w25. （15分）针对电商平台如何利用这些大数据分析结果来优化运营提出建议。

答案：1. D 2. D 3. B 4. C 5. C 6. C 7. A 8. B 9. C 10. C 11. B 12. A 13. A 14. C 15. A 16. D 17. A 18. A 19. A 20. D 21. 数据清洗主要内容包括处理缺失值、去除重复数据、纠正错误数据等。方法有均值/中位数/众数填充缺失值；利用哈希等方法查找重复数据并删除；通过数据间逻辑关系等纠正错误数据。 22. 监督学习有标注数据，算法根据输入和标注学习映射关系，如线性回归预测房价。无监督学习无标注数据，算法自动发现数据结构，如K-Means聚类将客户分组。 23. 常见图表类型有柱状图，适用于比较数据大小；折线图，展示数据变化趋势；饼图，体现各部分占比。 24. 问题：预测某个时间段内某类商品的销量。分析步骤：收集该时间段及相关历史数据，清洗数据；选择合适算法如线性回归；训练模型；用测试数据评估模型；根据模型预测未来销量。 25. 根据分析结果，针对销量增加的商品提前备货；针对不同地区偏好差异，调整商品推荐策略；优化页面展示，突出销量高和热门商品；开展精准营销活动，针对特定商品和地区用户推送广告。