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江苏2025自考[时空信息工程]时空大数据导论易错题专练

一、单选题（共10题，每题2分）

1.时空大数据分析的核心挑战之一是？

A.数据存储成本

B.数据维度灾难

C.数据采集频率

D.数据可视化难度

2.下列哪个技术最适合处理海量时空数据的高效查询？

A.关系型数据库

B.NoSQL数据库

C.时空索引树

D.分布式计算框架

3.在时空大数据中，时间序列分析主要关注什么？

A.空间分布模式

B.动态变化趋势

C.数据完整性

D.数据隐私保护

4.江苏省交通部门利用时空大数据进行拥堵预测时，最可能采用哪种模型？

A.决策树模型

B.神经网络模型

C.聚类分析模型

D.回归分析模型

5.时空数据挖掘中，热点检测的应用场景不包括？

A.商业选址分析

B.犯罪预测

C.环境监测

D.资源调配

6.GIS系统中，空间参考系统的作用是？

A.存储地理数据

B.定义坐标转换

C.分析数据关系

D.管理数据权限

7.江苏省气象局分析台风路径时，常用的时空分析方法是什么？

A.K-means聚类

B.DBSCAN聚类

C.路径回归分析

D.时间序列预测

8.时空大数据的数据生命周期中，哪个阶段最容易出现数据质量问题？

A.数据采集

B.数据存储

C.数据处理

D.数据应用

9.在江苏省智慧城市建设中，时空大数据与以下哪个领域结合最紧密？

A.教育

B.医疗

C.交通

D.文化

10.时空大数据中的空间自相关主要描述？

A.数据的随机性

B.数据的依赖性

C.数据的离散性

D.数据的平滑性

二、多选题（共5题，每题3分）

1.时空大数据分析中，常用的数据预处理方法包括？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据规约

E.数据加密

2.江苏省环境监测部门分析空气污染扩散时，需要考虑哪些因素？

A.污染源分布

B.风向风速

C.地形地貌

D.社会经济活动

E.数据采集时间

3.时空索引树（如R树、Quadtree）的主要优势是？

A.提高查询效率

B.优化存储空间

C.支持复杂查询

D.降低计算成本

E.增强数据安全性

4.在江苏省智慧交通系统中，时空大数据的应用场景包括？

A.实时路况监测

B.出行路径规划

C.公交车调度优化

D.交通事故分析

E.交通政策评估

5.时空大数据挖掘的常见任务包括？

A.趋势分析

B.异常检测

C.关联规则挖掘

D.分类预测

E.空间模式分析

三、判断题（共10题，每题1分）

1.时空大数据分析不需要考虑数据的时间维度。（×）

2.江苏省人口普查数据属于典型的时空大数据。（√）

3.时空索引树只能用于二维空间数据的索引。（×）

4.大数据分析中的Hadoop框架不适合处理时空数据。（×）

5.时空数据挖掘中的聚类分析可以识别空间上的局部聚集模式。（√）

6.江苏省电网负荷预测属于时空大数据应用。（√）

7.时空数据挖掘不需要考虑数据隐私保护。（×）

8.GIS系统中的投影变换会影响数据的空间精度。（√）

9.时空大数据分析中，时间序列聚类主要用于分析不同区域的趋势差异。（√）

10.江苏省城市规划中，时空大数据主要用于历史数据分析。（×）

四、简答题（共5题，每题5分）

1.简述江苏省交通领域时空大数据分析的应用价值。

2.解释时空数据挖掘与传统数据挖掘的主要区别。

3.描述时空大数据处理中常见的数据质量问题及其解决方法。

4.列举三种江苏气象部门可能利用的时空分析模型。

5.说明GIS系统中空间参考系统的组成要素。

五、论述题（共2题，每题10分）

1.结合江苏省实际，论述时空大数据在环境监测中的应用场景及挑战。

2.分析时空大数据技术在江苏智慧城市建设中的发展趋势及对策。

答案与解析

一、单选题

1.B

解析：时空大数据的维度灾难（如高维特征）和采集频率是重要挑战，但核心难点在于数据的高维性和动态性，关系型数据库和可视化难度并非核心。

2.B

解析：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）支持大规模分布式存储，适合处理海量时空数据。

3.B

解析：时间序列分析关注数据的动态变化，如交通流量、气象数据等。

4.D

解析：回归分析模型（如ARIMA、LSTM）适用于预测未来趋势，江苏交通部门常用此类模型。

5.C

解析：热点检测主要应用于人流、犯罪、商业选址等领域，环境监测不属于典型应用。

6.B

解析：空间参考系统定义坐标转换规则，确保数据在地理空间中的准确性。

7.C

解析：路径回归分析能预测台风移动趋势，江苏气象局常用此类方法。