2025年高职大数据技术（大数据处理）试题及答案.doc

2025年高职大数据技术（大数据处理）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8题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项？
A. Volume（大量）
B. Velocity（高速）
C. Variety（多样）
D. Validity（有效性）
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文件数据
C. 固定格式的文本文件数据
D. 关系型数据库中的数据
3. 数据清洗的目的不包括？
A. 去除重复数据
B. 纠正错误数据
C. 增加数据量
D. 统一数据格式
4. 以下哪个算法常用于数据分类？
A. K-Means算法
B. 决策树算法
C. 关联规则算法
D. 聚类算法
5. 大数据存储的主要挑战不包括？
A. 存储容量需求大
B. 数据快速读写
C. 数据安全性
D. 数据压缩率低
6. 数据挖掘的主要任务不包括？
A. 分类
B. 回归
C. 数据加密
D. 关联规则挖掘
7. 以下哪种技术可用于大数据的实时处理？
A. Hadoop
B. Spark Streaming
C. MongoDB
D. MySQL
8. 大数据可视化的主要作用不包括？
A. 直观展示数据
B. 发现数据规律
C. 隐藏数据细节
D. 辅助决策

第II卷（非选择题，共60分）
9. （共10分）简述大数据处理的基本流程。
10. （共15分）请说明数据预处理中数据集成的主要方法及特点。
11. （共15分）阐述K-Means算法的原理及步骤。
12. （共10分）材料：某电商平台收集了大量用户的购买记录，包括商品名称、购买时间、购买数量、价格等信息。
问题：请设计一个数据分析方案，利用这些数据挖掘出用户的购买行为模式，例如热门商品组合、购买时间规律等。
13. （共20分）材料：一家企业拥有多个部门的业务数据，如销售数据、库存数据、客户数据等，数据格式多样且存在部分缺失值。
问题：如何对这些数据进行有效的整合和分析，以支持企业的决策制定，比如优化库存管理、提高销售业绩等。

答案：
1. D
2. B
3. C
4. B
5. D
6. C
7. B
8. C
9. 大数据处理基本流程包括数据采集，从各种数据源收集数据；数据预处理，对采集到的数据进行清洗、集成、转换等操作；数据存储，将处理后的数据存储到合适的存储系统；数据分析，运用各种算法和模型对数据进行挖掘分析；数据可视化，将分析结果以直观的图形等形式展示。
10. 数据集成主要方法有实体识别、数据融合。实体识别用于发现数据源中同名异义、异名同义等实体。数据融合可采用基于冲突检测的方法，如多数表决法等。特点是能整合分散在不同数据源的数据，解决数据不一致性问题，提高数据可用性，但可能面临数据冲突、模式不匹配等挑战。
11. K-Means算法原理是将数据集划分为K个簇，使得簇内数据点相似度高，簇间相似度低。步骤：首先随机选择K个初始聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将其划分到最近的簇；接着重新计算每个簇的中心；重复上述步骤，直到聚类中心稳定或达到预设迭代次数。
12. 可先对购买记录数据进行清洗，去除重复和错误记录。然后按商品名称和购买时间进行分组统计，得到各商品的购买数量和不同时间段的购买量。通过关联规则挖掘热门商品组合，分析不同商品同时购买的概率。利用时间序列分析购买时间规律，比如是否有周末或节假日购买高峰等。
13. 首先对各部门数据进行清洗，填补缺失值，统一数据格式。然后采用ETL工具将不同格式的数据集成到一个数据仓库。利用数据分析技术，如关联分析销售与库存数据，找出库存影响销售的因素。通过聚类分析客户数据，划分客户群体，针对不同群体制定营销策略，从而优化库存管理、提高销售业绩。