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类型2025年高职大数据技术与应用(大数据技术应用)试题及答案.doc

  • 上传人:cg****1
  • 文档编号:12967493
  • 上传时间:2025-12-30
  • 格式:DOC
  • 页数:11
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    关 键  词:
    2025 年高 职大 数据 技术 应用 试题 答案
    资源描述:
    2025年高职大数据技术与应用(大数据技术应用)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。 1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项? A. Volume B. Velocity C. Variety D. Value-added 2. 以下哪种数据处理技术常用于大数据的分布式存储? A. MapReduce B. Hadoop C. Spark D. Flink 3. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现什么? A. 数据之间的因果关系 B. 数据之间的相关性 C. 数据的聚类结果 D. 数据的分类模型 4. 大数据可视化的主要目的是? A. 使数据更美观 B. 发现数据中的规律 C. 展示数据的大小 D. 突出数据的颜色 5. 以下哪个不是大数据分析的常用算法? A. 决策树算法 B. 冒泡排序算法 C. 支持向量机算法 D. 神经网络算法 6. 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 7. 数据清洗的目的不包括以下哪一项? A. 去除重复数据 B. 纠正错误数据 C. 增加数据量 D. 处理缺失值 8. 实时数据处理框架中,常用于流计算的是? A. Kafka B. HBase C. Cassandra D. MongoDB 9. 大数据平台的架构通常不包括以下哪一层? A. 数据采集层 B. 数据传输层 C. 数据展示层 D. 数据销毁层 10. 数据仓库的主要作用是? A. 存储当前业务数据 B. 进行实时数据分析 C. 支持决策分析 D. 处理事务性数据 11. 机器学习中的监督学习算法需要? A. 有标记的数据 B. 无标记的数据 C. 大量的文本数据 D. 图像数据 12. 以下哪种数据格式常用于大数据存储? A. XML B. JSON C. CSV D. 以上都是 13. 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. 药品研发 D. 医院行政管理 14. 数据融合的主要目的是? A. 增加数据的多样性 B. 提高数据的准确性 C. 减少数据量 D. 改变数据格式 15. 以下哪个是大数据技术在金融领域的应用? A. 风险评估 B. 客户关系管理 C. 市场预测 D. 以上都是 16. 分布式文件系统中,HDFS的名称节点(NameNode)主要负责? A. 数据的存储 B. 数据的读写 C. 元数据管理 D. 集群管理 17. 大数据技术在教育领域可用于? A. 个性化学习 B. 教学质量评估 C. 学生行为分析 D. 以上都是 18. 数据挖掘中的聚类算法主要用于? A. 数据分类 B. 数据分组 C. 数据关联分析 D. 数据预测 19. 大数据技术在交通领域的应用不包括? A. 智能交通调度 B. 交通流量预测 C. 车辆故障诊断 D. 道路规划 20. 数据质量管理的关键环节不包括? A. 数据质量监控 B. 数据质量改进 C. 数据质量评估 D. 数据质量删除 第II卷(非选择题,共60分) (一)填空题(共10分) 答题要求:请在每题的空格中填上正确答案。每空1分。 1. 大数据的三个主要来源是______、______和______。 2. 数据挖掘的主要任务包括______、______、______、______等。 3. 大数据安全的主要防护措施有______、______、______等。 (二)简答题(共20分) 答题要求:简要回答问题,答案应简洁明了。 1. 简述大数据的5V特征及其含义。(5分) 2. 说明数据清洗的主要方法和步骤。(5分) 3. 简述机器学习中无监督学习和监督学习的区别。(5分) 4. 大数据可视化有哪些常见的图表类型?(5分) (三)论述题(共15分) 答题要求:结合所学知识,对题目进行深入论述,观点明确,论述合理。 论述大数据技术在电商领域的应用及带来的影响。 (四)材料分析题(共10分) 材料: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。通过对这些数据的分析,发现用户在特定时间段内购买某类商品的频率较高。 问题:请分析该电商平台可以如何利用这些数据进行精准营销?(5分) (五)案例分析题(共5分) 案例:某企业在大数据技术应用过程中,遇到数据泄露的问题。经调查发现,是由于内部员工违规操作导致部分敏感数据被泄露。 问题:针对该案例,分析企业应如何加强大数据安全管理?(5分) 答案: 第I卷: 1. D 2. B 3. B 4. B 5.B 6. C 7. C 8. A 9. D 10. C 11. A 12. D 13. D 14. B 15. D 16. C 17. D 18. B 19. C 20. D 第II卷: (一) 1. 物联网数据、社交媒体数据、企业业务数据 2. 分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测 3. 数据加密、身份认证、访问控制 (二) 1. Volume(数据量大)、Velocity(处理速度快)、Variety(数据类型多样)、Value(价值密度低)、Veracity(数据真实性)。 2. 方法:去除重复值、处理缺失值、纠正错误数据等。步骤:数据探查、数据清理、数据转换、数据验证。 3. 监督学习有标记数据,用于预测和分类;无监督学习无标记数据,用于聚类和发现模式。 4. 柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等。 (三) 在电商领域,大数据技术可用于精准营销。通过分析用户购物数据,了解用户偏好和购买习惯,实现个性化推荐。能精准定位目标客户群体,提高营销效果,增加销售额。还可用于优化商品库存管理,预测市场趋势。但也可能导致用户隐私问题,企业需加强数据安全保护。 (四) 电商平台可在特定时间段针对购买频率高的商品进行精准推送。比如在相关时间段给目标用户发送个性化的商品推荐信息,提醒他们购买。还可以根据这些数据调整商品展示位置和促销策略,提高商品曝光度和销量。 (五) 企业应加强员工培训,提高安全意识,规范操作流程。建立严格的访问控制机制,限制员工对敏感数据的访问权限。加强数据加密,对重要数据进行加密存储和传输。定期进行安全审计,及时发现和处理潜在的安全隐患。
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