中职第三学年（大数据技术应用）数据整理分析2026年阶段测试题及答案.doc

中职第三学年（大数据技术应用）数据整理分析2026年阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
1. 以下哪种数据类型不适合用在大数据分析中？（ ）
A. 结构化数据 B. 半结构化数据 C. 非结构化数据 D. 以上都适合
2. 数据清洗的目的不包括（ ）。
A. 去除重复数据 B. 填补缺失值 C. 增加数据量 D. 纠正错误数据
3. 对于大数据存储，以下说法错误的是（ ）。
A. 可以使用分布式文件系统 B. 云存储是常用方式之一
C. 只能存储结构化数据 D. 要考虑数据的扩展性
4. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要是发现（ ）。
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
5. 以下哪个不是常用的数据可视化工具？（ ）
A. Excel B. Tableau C. Photoshop D. PowerBI
6. 在数据预处理中，数据标准化的作用是（ ）。
A. 使数据更美观 B. 消除数据量差异
C. 便于数据分类 D. 提高数据安全性
7. 大数据分析中常用的算法不包括（ ）。
A. 排序算法 B. 聚类算法 C. 分类算法 D. 回归算法
8. 数据仓库与数据库的区别在于（ ）。
A数据仓库主要用于事务处理 B. 数据库用于数据分析
C. 数据仓库是面向主题的 D. 数据库存储的数据量更大
9. 对于实时数据处理，关键在于（ ）。
A. 提高数据准确性 B. 快速响应和处理
C. 增加数据多样性 D. 降低数据存储成本
10. 以下哪种数据来源不属于大数据范畴？（ ）
A. 物联网设备数据 B. 社交媒体数据
C. 企业内部财务报表 D. 网络日志数据

二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填在括号内）
1. 大数据的特点包括（ ）。
A. 大量 B. 高速 C. 多样 D. 低价值密度 E. 真实性
2. 数据整理分析的流程包括（ ）。
A. 数据采集 B. 数据清洗 C. 数据分析 D. 数据可视化 E.数据存储
3. 常用的数据分类算法有（ ）。
A. 决策树算法 B. 支持向量机算法 C. 神经网络算法 D. 冒泡排序算法 E. 选择排序算法
4. 数据可视化的原则有（ ）。
A. 简洁明了 B. 突出重点 C. 色彩搭配合理 D. 数据准确 E. 图形复杂
5. 大数据存储技术包括（ ）。
A. 分布式文件系统 B. 云存储 C. 数据库 D. 数据仓库 E. 磁带存储

三、判断题（总共10题,每题2分，判断对错，对的打√，错的打×）
1. 大数据分析只能处理结构化数据。（ ）
2. 数据清洗过程中删除重复数据是为了减少数据量。（ ）
3. 聚类算法可以将数据分成不同的组，组内数据相似性高。（ ）
4. 数据可视化就是将数据以图形的形式展示出来，不需要考虑数据准确性。（ ）
5. 数据仓库是为了满足企业日常事务处理而设计的。（ ）
6. 实时数据处理要求在短时间内完成数据的采集、处理和分析，并及时反馈结果。（ ）
7. 大数据分析中，算法的选择对结果影响不大。（ ）
8. 数据标准化是将数据按照一定的比例进行缩放，使其具有相同的量纲。（ ）
9. 非结构化数据不能进行分析处理。（ ）
10. 数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的信息和知识。（ ）

四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）
1. 简述数据清洗的主要步骤及方法。
2. 说明数据可视化在大数据分析中的作用。
3. 举例说明大数据在某一行业的应用。

五、综合分析题（总共2题，每题15分，请结合所学知识进行综合分析）
1. 某电商企业收集了大量用户的购物数据，包括购买时间、商品种类、价格等。请分析如何利用这些数据进行数据整理分析，以提高企业的销售业绩。
2. 随着物联网的发展，产生了海量的设备数据。如何对这些数据进行有效的整理分析，以实现对设备的智能管理和预测性维护？

答案：
一、单项选择题
1. D 2. C 3. C 4. B 5. C 6. B 7. A 8. C 9. B 10. C
二、多项选择题
1. ABCDE 2. ABCDE 3. ABC 4. ABCD 5. ABCD
三、判断题
1.× 2.√ 3.√ 4.× 5.× 6.√ 7.× 8.√ 9.× 10.√
四、简答题
1. 数据清洗步骤及方法：首先，去除重复数据，可通过数据库的查重功能或编写程序比对。其次，填补缺失值，可采用均值、中位数、众数等方法。然后，纠正错误数据，通过数据验证规则等手段。最后，处理异常值，可根据统计方法识别并处理。
2. 数据可视化在大数据分析中的作用：清晰呈现数据特征，便于快速理解数据整体情况；发现数据中的模式和趋势，辅助决策；有效传达分析结果，让非专业人员也能看懂；激发新的分析思路和见解，促进深入挖掘数据价值。
3. 大数据在医疗行业的应用：医院通过收集患者的病历、检查结果、治疗记录等数据，利用大数据分析可以进行疾病预测，提前干预；还能优化医疗资源分配，提高治疗效果和效率，比如分析不同科室的就诊流量，合理安排医护人员。
五、综合分析题
1. 对于电商企业的购物数据，可以进行如下分析：先对购买时间进行分析，找出销售高峰时段，调整营销策略。分析商品种类销售情况，优化商品布局。根据价格敏感度分析，制定合理的价格策略。通过关联规则挖掘，推荐相关商品，提高客户购买量，从而提高销售业绩。
2. 对于物联网设备数据，可这样进行整理分析：首先进行数据采集和清洗，去除无效数据。然后通过数据分析建立设备性能模型，预测设备故障。利用聚类分析对设备进行分类管理。通过关联分析找出设备之间的关系，实现智能管理和预测性维护，降低设备故障率，提高生产效率。