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2025年高职大数据综合技能实训（大数据技能）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. 以下哪种数据结构常用于大数据存储中以提高数据的读写效率？（ ）
A. 线性表 B. 栈 C. 队列 D. 哈希表
2. 大数据处理中，关于数据清洗的说法错误的是（ ）
A. 去除重复数据 B. 处理缺失值 C. 无需考虑数据一致性 D. 纠正错误数据项
3. 以下哪个算法常用于大数据的分类任务？（ ）
A. Dijkstra算法 B. K-Means算法 C. 决策树算法 D. 最小生成树算法
4. 大数据分析中，数据可视化的主要目的是（ ）
A. 使数据更美观 B. 方便数据存储 C. 更直观地呈现数据特征 D. 提高数据安全性
5. 对于海量数据的排序，哪种排序算法相对更高效？（ ）
A. 冒泡排序 B. 选择排序 C. 快速排序 D. 插入排序
6. 大数据环境下，数据库管理系统面临的挑战不包括（ ）
A. 数据存储压力 B. 数据处理速度要求 C. 数据安全性提升 D. 数据可视化简单化
7. 以下关于Hadoop的说法正确的是（ ）
A. 只能处理小规模数据 B. 是一种数据库 C. 包含分布式文件系统等组件 D. 不支持分布式计算
8. 大数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（ ）
A. 数据之间的因果关系 B. 数据的聚类情况 C. 数据的分布规律 D. 数据项之间的关联关系
9. 数据仓库在大数据处理中的作用是（ ）
A. 存储实时数据 B. 进行数据清洗 C. 提供数据分析的基础 D. 管理数据库事务
10. 以下哪种编程语言在大数据处理中应用广泛？（ ）
A. Java B. Python C. C++ D. 以上都是
11. 大数据的特征不包括（ ）
A. 大量 B. 低价值密度 C. 高稳定性 D. 快速变化
12. 对于大数据的存储，云存储的优势不包括（ ）
A. 成本低 B. 可扩展性强 C. 数据安全性低 D. 便于共享
13. 大数据分析中，机器学习算法的作用是（ ）
A. 进行数据可视化 B. 实现数据的分类、预测等 C. 管理数据库连接 D. 处理数据传输
14. 在大数据处理流程中，数据集成的目的是（ ）
A. 增加数据冗余 B. 统一数据格式 C. 降低数据质量 D. 减少数据量
15. 以下关于Spark的说法错误的是（ ）
A. 是快速、通用的大数据分析引擎 B. 支持多种编程语言 C. 只能处理批处理任务 D. 具有高效的内存计算能力
16. 大数据安全面临的威胁不包括（ ）
A. 数据泄露 B. 数据篡改 C. 数据备份 D. 恶意攻击
17. 数据挖掘中，聚类算法的主要作用是（ ）
A. 发现数据中的异常值 B. 对数据进行分类 C. 找出数据中的关联规则 D. 将数据划分成不同的簇
18. 对于大数据的实时处理，以下哪种技术比较关键？（ ）
A. 批处理技术 B. 流处理技术 C. 数据存储技术 D. 数据可视化技术
19 大数据平台中，数据治理的核心是（ ）
A. 数据质量提升 B. 数据存储优化 C. 数据可视化 D. 数据备份
20. 以下哪种技术可用于大数据的分布式存储？（ ）
A. 数据库管理系统 B. 分布式文件系统 C. 数据挖掘算法 D. 数据可视化工具

第II卷（非选择题 共60分）
21. （共10分）简述大数据处理中的ETL过程及其重要性。
22. （共10分）请说明几种常见的数据挖掘算法及其应用场景。
23. （共10分）分析大数据安全面临的主要挑战及应对措施。
24. （共15分）材料：某电商平台积累了大量用户购买数据，包括商品种类、购买时间、购买金额等。现要通过数据分析提高用户购物体验和平台销售额。
问题：请设计一个数据分析方案，说明如何利用这些数据进行分析，以及可能得出的结论和建议。
25. （共15分）材料：随着物联网的发展，智能设备产生的数据量急剧增加。某智能家居系统收集了用户的设备使用时长、能耗等数据。
问题：请阐述如何对这些数据进行挖掘和分析，以实现智能家居系统的优化，提高能源利用效率和用户舒适度。

答案：1. D 2. C 3. C 4. C 5. C 6. D 7. C 8. D 9. C 10. D 11. C 12. C 13. B 14. B 15. C 16. C 17. D 18. B 19. A 20. B 21. ETL过程包括抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。抽取是从各种数据源获取数据；转换是对抽取的数据进行清洗、转换格式等处理；加载是将处理后的数据加载到目标系统。重要性在于保证数据的准确性、一致性和可用性，为后续数据分析提供高质量基础。 22. 决策树算法用于分类和预测，如根据客户特征预测是否购买产品。聚类算法将数据划分为不同簇，如对客户进行细分。关联规则挖掘发现数据项间关联关系，如商品之间的关联购买情况。 23. 主要挑战有数据泄露、篡改、恶意攻击等。应对措施包括加强数据加密、设置严格访问权限、进行安全审计、采用入侵检测技术等。 24. 可先按商品种类分析购买频率，找出热门商品；分析购买时间分布，确定销售高峰。按用户购买金额分层，针对不同层次用户推荐商品。结论可能是某些商品在特定时间段销量高。建议在高峰时段增加热门商品库存，对不同层次用户精准营销。 25. 分析设备使用时长，找出高频使用设备，优化相关功能。通过能耗数据，分析不同时段能耗情况，调整设备运行策略。根据用户使用习惯，智能调整设备状态，提高舒适度和能源利用效率。