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2025年高职（大数据分析）大数据应用开发阶段测试题及答案.doc

1、 2025年高职（大数据分析）大数据应用开发阶段测试题及答案（考试时间：90分钟满分100分）班级______ 姓名______ 第I卷（选择题，共40分） 1. 大数据的特点不包括以下哪一项？（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内） A. 大量化 B. 多样化 C. 低价值密度 D. 低速度 2. 以下哪种数据处理技术常用于大数据的分布式存储？ A. Hadoop B. Spark C. TensorFlow D. Kafka 3. 大数据分析中，数据清洗的主要目的是？ A. 增加数据量 B

2、提高数据质量 C. 降低数据安全性 D. 加快数据传输速度 4. 以下哪个不是常见的大数据分析算法？ A. 决策树算法 B. 冒泡排序算法 C. 聚类算法 D. 关联规则算法 5. 在大数据环境下，数据挖掘的主要任务不包括？ A. 分类 B. 预测 C. 数据加密 D. 关联分析 6. 大数据可视化的主要作用是？ A. 使数据更安全 B. 让数据更易于理解和展示 C. 增加数据存储量 D. 提高数据处理速度 7. 以下哪种数据库适合存储大数据？ A. MySQL B. Oracle C. MongoDB D. Access

3、8. 大数据安全面临的主要挑战不包括？ A. 数据泄露 B. 数据备份 C. 数据篡改 D. 数据访问控制 9. 数据集成在大数据应用开发中的主要作用是？ A. 减少数据量 B. 提高数据准确性 C. 将多个数据源的数据整合在一起 D. 降低数据存储成本 10. 以下哪个是大数据应用开发的关键技术之一？ A. 数据压缩技术 B. 数据加密技术 C. 数据传输技术 D. 数据挖掘技术第II卷（非选择题，共60分） 11. 简述大数据的三个主要特点，并简要说明其含义。（10分） 12. 请说明数据清洗的主要步骤和方法。（15分） 13.

4、现有一组销售数据，包含商品名称、销售数量、销售金额等字段。请设计一个简单的数据挖掘方案，找出销售金额最高的前三个商品。（15分） 14. 阅读以下材料：随着互联网的快速发展，电商行业产生了海量的数据。某电商企业希望通过大数据分析来优化其商品推荐系统，提高用户购买转化率。请你提出一些基于大数据分析的商品推荐策略。（10分） 15. 材料：在大数据时代，企业面临着数据安全方面的诸多挑战。一家金融企业存储了大量客户的敏感信息，如银行卡号、密码等。请分析该企业在大数据安全方面可能面临的风险，并提出相应的防范措施。（10分）答案：1. D 2. A 3. B 4. B 5. C 6.

5、 B 7. C 8. B 9. C 10. D 11. 大数据的三个主要特点为大量化、多样化、快速化。大量化指数据量极其庞大；多样化表示数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据等；快速化意味着数据产生和处理的速度极快。 12. 数据清洗主要步骤包括数据审核、缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。方法有填充缺失值（如均值填充、中位数填充等），删除异常值，使用查重工具删除重复值等。 13. 首先导入销售数据，然后按照销售金额降序排序，最后选取前三个商品。 14. 可以根据用户历史购买记录分析其偏好，进行基于内容的推荐；利用关联规则挖掘，推荐与用户已购买商品相关的其他商品；通过聚类分析，将用户分成不同群体，针对不同群体推荐适合的商品等。 15. 风险：数据泄露可能导致客户信息被窃取；数据篡改会影响数据真实性和业务正常运行；数据丢失可能造成业务中断。防范措施：加强数据加密，对敏感信息加密存储和传输；设置严格访问控制，限定人员权限；定期进行数据备份，确保数据可恢复。