2025年大学（计算机科学与技术）大数据技术导论试题及答案.doc

2025年大学（计算机科学与技术）大数据技术导论试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）
本卷共20小题，每小题2分，共40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. 大量化
B. 多样化
C. 虚拟化
D. 高速化
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. 数据的聚类情况
D. 数据的分类规则
4. 以下哪个算法不是聚类算法？
A. K-Means算法
B. DBSCAN算法
C. 决策树算法
D. 层次聚类算法
5. 大数据存储中，分布式文件系统的优点不包括？
A. 高可扩展性
B. 高容错性
C. 数据一致性强
D. 适合大规模数据存储
6. 以下关于Hadoop的描述，错误的是？
A. 是一个开源的分布式计算平台
B. 核心组件包括HDFS和MapReduce
C. 不适合处理大规模数据
D. 可实现数据的分布式存储和处理
7. MapReduce模型中，Map阶段主要负责什么？
A. 数据的分组和聚合
B. 数据的计算和转换
C. 数据的读取和解码
D. 数据的排序和归约
8. 数据清洗的目的不包括以下哪一项？
A. 去除重复数据
B. 修复缺失值
C. 增加数据的多样性
D. 纠正错误数据
9. 以下哪种技术常用于数据预处理中的特征选择？
A. 主成分分析
B. 支持向量机
C. 神经网络
D. 决策树
10. 大数据分析中，实时流数据处理框架不包括？
A. Storm
B. Spark Streaming
C. Flink
D. HBase
11. 数据可视化的主要目的是？
A. 使数据更美观
B. 便于数据的存储
C. 更直观地展示数据
D. 提高数据安全性
12. 以下哪种可视化图表适合展示数据的分布情况？
A. 柱状图
B. 折线图
C. 饼图
D. 直方图
13. 机器学习中的监督学习算法不包括？
A. 线性回归
B. 逻辑回归
C. 无监督学习算法
D. 决策树
14. 深度学习中的卷积神经网络主要用于处理什么类型的数据？
A. 文本数据
B. 图像数据
C. 音频数据
D. 时间序列数据
15. 大数据安全面临的挑战不包括？
A. 数据泄露风险
B. 数据篡改风险
C. 数据存储容量不足
D. 数据访问控制困难
16. 以下哪种加密算法是对称加密算法？
A. RSA
B. AES
C. MD5
D. SHA-1
17. 数据仓库的主要特点不包括？
A. 面向主题
B. 集成性
C. 实时性
D. 数据相对稳定
18. OLAP的基本操作不包括？
A. 切片
B. 切块
C. 连接操作
D. 钻取
19. 以下关于NoSQL数据库的描述，正确的是？
A. 不适合处理海量数据
B. 数据结构固定
C. 具有高可扩展性
D.. 遵循关系型数据库的ACID原则
20. 大数据技术在医疗领域的应用不包括？
A. 疾病预测
B. 医疗影像诊断
C. 药品研发
D. 医院财务管理

第II卷（非选择题 共60分）
21. （10分）简述大数据技术的主要应用领域，并举例说明。

22. （10分）请详细说明数据挖掘中分类算法的原理及常用的分类算法。

23w. （10分）阅读以下材料，回答问题。
材料：在电商平台的大数据分析中，通过对用户购买行为数据的挖掘，发现购买了手机的用户中有很大比例同时购买了手机壳。为了提高手机壳的销量，电商平台决定对购买手机的用户进行手机壳的精准推荐。
问题：请从大数据技术的角度分析，电商平台是如何实现这一精准推荐的？

24w. （15分）阅读以下材料，回答问题。
材料：某互联网公司拥有海量的用户行为数据，包括用户的浏览记录、搜索记录、购买记录等。公司希望通过对这些数据的分析，了解用户需求，优化产品推荐系统，提高用户体验。
问题：请设计一个基于大数据技术的用户需求分析和产品推荐系统的方案，包括主要步骤和使用的技术。

25w. （15分）阅读以下材料，回答问题。
材料：在智慧城市建设中，大数据技术被广泛应用于交通管理。通过安装在道路上的传感器收集车辆行驶速度、流量等数据，以及通过摄像头收集交通违章等数据。城市交通管理部门希望利用这些数据优化交通信号灯设置，缓解交通拥堵。
问题：请阐述如何利用大数据技术实现交通信号灯的优化设置，包括具体的数据分析方法和可能遇到的问题及解决措施。

答案：1.C 2.B 3.B 4.C 5.C 6.C 7.C 8.C 9.A 10.D 11.C 12.D 13.C 14.B 15.C 16.B 17.C 18.C 19.C 20.D 21.大数据技术的主要应用领域包括金融、医疗、电商、交通等。在金融领域，可用于风险评估和欺诈检测；在医疗领域，能辅助疾病诊断和治疗方案制定；电商领域，实现精准营销和个性化推荐；交通领域，优化交通流量管理等。例如电商平台根据用户购买历史推荐相关商品。 22.分类算法的原理是通过对已知类别标记的训练数据进行学习，建立分类模型，然后用该模型对未知数据进行类别预测。常用的分类算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。决策树通过构建树结构进行分类决策；支持向量机寻找最优分类超平面；朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。 23.电商平台通过对用户购买行为数据进行关联规则挖掘，发现购买手机和手机壳之间的强关联关系。然后利用这一关联规则，当有用户购买手机时，基于大数据分析系统快速筛选出这些用户，并向他们精准推荐手机壳。 24.方案步骤：首先收集用户行为数据；然后进行数据清洗和预处理；接着运用数据挖掘算法分析用户兴趣和需求；最后根据分析结果构建产品推荐模型。使用技术包括Hadoop进行数据存储和处理，Spark进行数据分析，机器学习算法如协同过滤、内容推荐算法等实现精准推荐。 使用大数据技术实现交通信号灯优化设置，可先收集交通数据，包括车辆速度、流量、违章等。利用数据分析方法，如统计分析、关联分析等，找出交通拥堵的规律和关键因素。根据这些分析结果调整交通信号灯时长。可能遇到数据质量问题，可加强数据采集设备维护；还可能面临算法优化难题，需不断调整算法参数以适应不同时段交通情况。