2025年高职大数据技术（数据案例分析）试题及答案.doc

2025年高职大数据技术（数据案例分析）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30分）
答题要求：本大题共10小题，每小题3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. 大数据分析的基础是收集和整理大量的数据，以下哪种数据来源不属于常见的数据收集途径？
A. 网络爬虫
B. 传感器数据
C. 人工录入
D. 虚拟数据生成
2. 在数据预处理阶段，数据清洗的主要目的不包括以下哪一项？
A. 去除重复数据
B. 填补缺失值
C. 增加数据维度
D. 纠正错误数据
3. 对于大数据存储，分布式文件系统是一种常用的解决方案。以下哪个不是分布式文件系统？
A. Hadoop Distributed File System (HDFS)
B. Cassandra
C. Ceph
D. MongoDB
4. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现数据中哪些元素之间的关联关系？
A. 不同属性之间
B. 相同属性之间
C. 数据与时间之间
D. 数据与地理位置之间
5. 以下哪种算法不属于分类算法？
A. 决策树
B. K-Means
C. 朴素贝叶斯
D. 支持向量机
6. 在大数据可视化中，以下哪种图表类型最适合展示数据随时间的变化趋势？
A. 柱状图
B. 折线图
C. 饼图
D. 散点图
7. 数据安全在大数据环境下至关重要，以下哪种技术不属于数据加密技术？
A. 对称加密
B. 非对称加密
C. 哈希算法
D. 数据脱敏
8. 大数据平台的架构通常包括多个层次，以下哪个层次负责数据的存储和管理？
A. 数据采集层
B. 数据处理层
C. 数据存储层
D. 数据分析层
9. 机器学习中的监督学习和无监督学习的主要区别在于？
A. 是否有标注数据
B. 算法复杂度不同
C. 数据量大小不同
D. 处理的数据类型不同
10. 对于大数据分析项目，以下哪个阶段是最重要的，直接影响项目的成败？
A. 数据收集阶段
B. 数据预处理阶段
C. 数据分析阶段
D. 结果呈现阶段

第II卷（非选择题 共70分）
11. （10分）请简要阐述大数据的特点，并举例说明每个特点在实际数据案例中的体现。
12. （15分）描述数据挖掘中聚类算法的基本原理，并说明K-Means聚类算法的优缺点。
13. （15分）假设你负责分析一个电商平台的销售数据，数据包含用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等字段。请设计一个数据分析方案，包括分析目标、使用的分析方法和预期结果。
14. （15分）材料：某互联网公司收集了用户在其平台上的浏览行为数据，包括浏览页面、浏览时间、点击链接等信息。通过分析这些数据，发现部分用户经常浏览旅游相关页面，但很少下单购买旅游产品。公司希望提高这部分用户的购买转化率。
问题：请你提出一种基于数据分析的解决方案，说明具体步骤和可能用到的技术或算法。
15. （15分）材料：一家连锁超市收集了各门店的销售数据，包括商品种类、销售数量、销售额、库存等信息。发现某些门店的某些商品销售额持续较低，库存积压严重。
问题：请分析可能导致这种情况的原因，并提出相应的改进措施，结合数据分析进行说明。

答案：1. D 2. C 3. D 4. A 5. B 6. B 7. D 8. C 9. A 10. B
11. 大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）等特点。例如在电商平台，每天产生海量交易数据体现Volume；实时的物流信息更新体现Velocity；数据包含文本、图像、交易记录等多种类型体现Variety；通过分析数据可挖掘出有价值的用户购买模式体现Value；数据录入可能存在错误，需要进行真实性验证体现Veracity。
12. 聚类算法是将数据对象按照相似性划分为不同的簇。K-Means聚类算法优点是原理简单易实现，收敛速度快。缺点是对初始聚类中心敏感，对于非凸形状数据聚类效果不佳，且需预先指定聚类簇数。
13. 分析目标：了解用户购买行为，提高销售额。分析方法：可进行关联规则挖掘，找出用户常一起购买的商品组合；进行用户画像分析，了解不同类型用户购买偏好。预期结果：发现热门商品组合，为营销提供参考；精准定位不同用户群体，提供个性化推荐，提高销售额。
14. 解决方案：首先对浏览行为数据进行特征提取，比如提取浏览旅游页面的频率、时长等特征。然后使用分类算法，如决策树，将用户分为高购买倾向和低购买倾向两类。对于低购买倾向用户，分析其浏览行为特点，针对性地推送优惠活动、热门旅游产品等信息。可能用到技术如数据预处理工具进行数据清洗和特征提取，决策树算法库进行模型训练。
15. 原因可能是商品定价不合理，数据分析可对比各门店同商品价格与销售情况。也可能是商品陈列位置不佳，分析各门店商品陈列区域与销售数据关系。改进措施：若定价问题，根据成本和市场情况调整价格。若陈列问题，优化商品陈列位置，通过分析销售数据找到最佳陈列方案，提高销售额，减少库存积压。