1、
2025年高职（资源环境大数据应用）资源环境数据分析试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题，共40分）
答题要求：本卷共8小题，每小题5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。
w1. 以下哪种数据预处理方法常用于处理资源环境数据中的缺失值？
A. 聚类分析
B. 主成分分析
C. 均值填充
D. 关联规则挖掘
w2. 对于资源环境大数据中的空间数据，常用的坐标系是？
A. 笛卡尔坐标系
B. 地理坐标系
C. 柱坐标系
D. 球坐标系
w3. 在资源环境数据分
2、析中，用于评估数据离散程度的指标是？
A. 均值
B. 中位数
C. 标准差
D. 众数
w4. 资源环境数据中，时间序列分析主要用于？
A. 预测未来趋势
B. 数据分类
C. 数据聚类
D. 数据关联分析
w5. 哪种机器学习算法适合处理资源环境数据中的非线性关系？
A. 线性回归
B. 决策树
C. 朴素贝叶斯
D. 支持向量机
w6. 资源环境大数据可视化时，哪种图表适合展示不同地区的资源分布差异？
A. 折线图
B. 柱状图
C. 地图
D. 饼图
w7. 对资源环境数据进行降维处理，主要目的是？
A. 减少数据量，提高分析效率
B. 增加
3、数据维度，提高准确性
C. 改变数据分布
D. 消除噪声
w8. 在资源环境数据分析中，数据清洗不包括以下哪个步骤？
A. 去除重复数据
B. 数据加密
C. 处理无效值
D. 纠正错误数据
第II卷（非选择题，共60分）
w9. （10分）简述资源环境大数据的特点以及对数据分析的挑战。
w10. （15分）请说明在资源环境数据分析中，如何运用数据挖掘技术进行特征提取。
w11. （15分）给出一份资源环境数据的材料：有某地区多年来的气温、降水、土壤湿度等数据。要求分析该地区气候与土壤湿度之间的关系，并说明可能用到的分析方法。
w12. （10分）在资源环境大数据分
4、析中，如何确保数据的安全性和隐私性？
w13. （20分）给出一份关于某流域水质监测数据的材料：包括不同监测点的化学需氧量、氨氮、溶解氧等指标。请根据这些数据，分析该流域水质状况，并提出改善水质的建议。
答案：
w1. C
w2. B
w3. C
w4. A
w5. D
w6. C
w7. A
w8. B
w9. 资源环境大数据特点：数据量大、类型多样、增长速度快、价值密度低、具有时空特性。挑战：数据存储与管理困难，数据分析算法需适应复杂数据类型，数据质量参差不齐，数据安全与隐私保护要求高。
w10. 可通过关联规则挖掘发现数据中潜在的特征关系；利用决策树等算法进行
5、特征选择，去除冗余特征；采用主成分分析等方法将高维数据降维，提取主要特征成分。
w11. 可通过相关性分析方法，计算气温、降水与土壤湿度之间的相关系数，判断它们之间的线性关系强度。还可使用回归分析，建立土壤湿度与气温、降水的回归模型，预测土壤湿度变化。
w12. 采用数据加密技术对敏感数据加密存储和传输；进行数据匿名化处理，去除能直接或间接识别个人身份的信息；设置严格的访问权限，限制对数据访问；定期进行数据安全审计，及时发现和处理安全漏洞。
w13. 分析水质状况：计算各监测点各项指标的平均值、标准差等，判断整体水质水平及波动情况。对比不同监测点指标，找出水质差异。若化学需氧量、氨氮超标，溶解氧低，说明水质受污染。建议：加强污染源排查与治理，减少工业废水、生活污水排放；加强流域生态保护，提高水体自净能力；建立长效水质监测机制，及时掌握水质变化。
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