2025年大四（数据科学与大数据技术）大数据分析测试卷.doc

2025年大四（数据科学与大数据技术）大数据分析测试卷

（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：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法？（ ）
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 聚类算法
D. 线性回归

2. 大数据的特点不包括以下哪一项？（ ）
A. 大量（Volume）
B. 高速（Velocity）
C. 多样（Variety）
D. 精确（Precision）

3. 在数据预处理中，数据清洗不包括以下哪个操作？（ ）
A. 缺失值处理
B. 异常值检测与处理
C. 数据标准化
D. 数据集成

4. 以下关于Hadoop的描述，错误的是（ ）
A. 是一个分布式计算框架
B. 主要由HDFS和MapReduce组成
C. 适合处理大规模数据
D. 只能运行在Windows系统上

5. 对于数据可视化，以下哪种图表不适合展示时间序列数据？（ ）
A. 折线图
B. 柱状图
C. 饼图
D. 面积图

6. 以下哪个不是NoSQL数据库的特点？（ ）
A. 高可扩展性
B. 支持SQL查询语言
C. 灵活的数据模型
D. 适用于海量数据存储

第II卷（非选择题 共70分）

（一）简答题（共20分）
答题要求：本大题共2题，每题10分。请简要回答问题。

1. 简述数据挖掘的主要任务。

2. 说明Spark框架的主要组件及其功能。

（二）论述题（共15分）
答题要求：本大题共1题，15分。请详细阐述你的观点。

论述大数据分析在电商领域的应用及优势。

（三）案例分析题（共15分）
答题要求：本大题共1题，15分。阅读以下案例，回答问题。

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。通过数据分析发现，在某个时间段内，女性用户购买化妆品的频率明显高于男性用户，且购买金额也较大。同时，还发现购买电子产品的用户年龄主要集中在18 - 35岁之间。

1. 请分析该电商平台可以如何利用这些数据分析结果进行精准营销？

2. 从数据挖掘的角度，还可以对这些数据进行哪些深入分析？

（四）材料分析题（共15分）
答题要求：本大题共3题，每题5分。阅读以下材料，回答问题。

材料：随着互联网的发展，社交媒体数据呈爆炸式增长。某社交媒体平台拥有海量的用户信息，包括用户的基本资料、发布的内容、互动行为等。通过对这些数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、社交圈子、行为模式等。例如，通过分析用户发布的文本内容，可以识别出热门话题；通过分析用户之间的互动关系，可以构建社交网络图谱。

1. 请分析社交媒体数据的特点。

2. 该社交媒体平台可以如何利用数据分析来提升用户体验？

3. 从大数据分析的角度，分析社交媒体数据可能存在的问题及应对措施。

（五）算法设计题（共15分）
答题要求：本大题共1题，15分。请根据题目要求设计算法。

假设你有一组学生的考试成绩数据，包括语文、数学、英语三门成绩。要求设计一个算法，找出成绩排名前10%的学生。

答案：
第I卷：1. C 2. D 3. D 4. D 5. C 6. B
第II卷：（一）1. 数据挖掘的主要任务包括关联规则挖掘、分类分析（如决策树、支持向量机等）、聚类分析、异常检测、趋势分析等。2. Spark框架主要组件包括Spark Core（提供基本的分布式计算功能）、Spark SQL（用于处理结构化数据）、Spark Streaming（处理流数据）、MLlib（机器学习库）、GraphX（用于图计算）。（二）在电商领域，大数据分析可用于精准营销，如根据用户购买历史推荐商品；优化库存管理，预测销量；分析用户行为路径，改善网站设计等。优势在于能深入了解用户需求，提高营销效果，降低成本，提升竞争力。（三）1. 针对女性用户推送化妆品优惠信息，针对18 - 35岁用户推送电子产品促销活动。2. 可以分析不同时间段购买高峰及原因，挖掘用户购买关联规则等。（四）特点有数据量大、类型多样、增长速度快等。可根据用户兴趣推荐内容，优化社交功能。问题可能有数据隐私安全等，应对措施是加强数据加密等保护。（五）首先对学生成绩数据按总分进行排序，然后计算出排名前10%的学生数量，取相应位置的学生即可。