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2025年大学大数据管理与应用（大数据分析技术）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）
（总共6题，每题5分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填写在括号内）
w1. 以下哪种算法不属于大数据分析中的聚类算法？（ ）
A. K-Means算法
B. DBSCAN算法
C. 决策树算法
D. 层次聚类算法
w2. 在大数据处理中，数据清洗的目的不包括以下哪一项？（ ）
A. 去除重复数据
B. 处理缺失值
C. 增加数据维度
D. 纠正错误数据
w3. 对于大数据分析中的关联规则挖掘，以下说法正确的是（ ）
A. 支持度越高的规则越有价值
B. 置信度越高的规则越有价值
C. 提升度为1时，规则最有价值
D. 支持度和置信度都低的规则一定没有价值
w4. 大数据分析中，用于数据存储和管理的技术是（ ）
A. Hadoop
B. Spark
C. HBase
D. 以上都是
w5. 以下关于数据可视化的说法，错误的是（ ）
A. 能直观展示数据关系
B. 有助于发现数据中的规律
C. 必须使用复杂的图表才能有效展示
D. 可提高数据的理解效率
w6. 在大数据分析流程中，数据探索性分析的主要目的是（ ）
A. 确定数据分析的目标
B. 对数据进行预处理
C. 发现数据的特征和规律
D. 建立数据分析模型

第II卷（非选择题 共70分）
w7. （15分）简述大数据分析中特征选择的重要性及常用的特征选择方法。

w8. （15分）请阐述Hadoop生态系统中主要组件及其功能。

（阅读以下材料，回答w9和w10题）
材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。通过大数据分析，希望了解用户的购买行为模式，以优化商品推荐系统。
w9. （20分）请设计一个基于这些数据的数据分析方案，包括分析目标、数据处理步骤和可能用到的分析方法。

w10. （20分）如果要构建一个预测用户未来购买行为的模型，你认为可以从哪些方面入手？需要考虑哪些因素？

答案：
w1. C
w2. C
w3. B
w4. D
w5. C
w6. C
w7. 重要性：去除无关特征，减少数据维度，提高模型训练效率和准确性，降低计算成本，避免维度灾难。常用方法：过滤法（如方差分析、信息增益等），通过计算特征的统计量来选择；包装法（如决策树的剪枝），基于模型性能评估来选择；嵌入法（如基于Lasso回归的特征选择），在模型训练过程中自动选择特征。
w8. Hadoop主要组件及功能：HDFS（分布式文件系统），用于存储大规模数据，具有高容错、高可扩展性；MapReduce，用于大规模数据的并行计算框架；YARN（资源管理系统），负责集群资源的统一管理和调度，将计算资源分配给不同的应用程序。
w9. 分析目标：了解用户购买行为模式，优化商品推荐系统。数据处理步骤：数据清洗（去除重复、缺失值等），数据集成（整合不同来源数据），数据转换（如数据标准化）。分析方法：关联规则挖掘（发现商品之间的关联），聚类分析（将用户分类），时间序列分析（分析购买时间规律）。
w10. 可以从用户历史购买记录、浏览记录、收藏记录等方面入手。考虑因素：用户的购买频率、购买时间间隔、购买品类偏好、价格敏感度、地域因素、季节因素等。还可结合用户的社交网络信息、平台上行为的活跃度等来构建更准确的预测模型