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2025年国家开放大学（电大）《大数据应用与分析》期末考试备考试题及答案解析

所属院校：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.大数据技术的主要特征不包括（）

A.海量性

B.速度性

C.实时性

D.预测性

答案：D

解析：大数据技术的四大主要特征是海量性、速度性、多样性和价值密度低。预测性属于数据分析的结果或应用领域，而非技术本身的特征。

2.下列不属于大数据来源的是（）

A.网络日志

B.物联网设备

C.传感器数据

D.企业财务报表

答案：D

解析：大数据主要来源于网络、物联网、传感器等产生海量数据的场景。企业财务报表属于结构化数据，但通常不属于大数据的典型来源范畴。

3.大数据技术中，Hadoop的核心组件是（）

A.Spark

B.Hive

C.HDFS

D.TensorFlow

答案：C

解析：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件，负责海量数据的分布式存储。Spark、Hive是数据处理框架，TensorFlow是机器学习框架。

4.下列关于数据挖掘的描述错误的是（）

A.数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式的过程

B.数据挖掘需要先有明确的假设再进行数据探索

C.数据挖掘的结果具有可解释性

D.数据挖掘是机器学习的一个应用

答案：B

解析：数据挖掘通常采用探索性数据分析方法，先对数据进行探索发现潜在模式，再提出假设。数据挖掘的结果可能具有不确定性，并非总是具有强可解释性。

5.下列不属于数据预处理步骤的是（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

解析：数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，目的是提高数据质量。数据挖掘是使用预处理后的数据进行分析的过程。

6.机器学习的分类算法中，K近邻算法属于（）

A.统计学习方法

B.模型驱动方法

C.聚类方法

D.挖掘方法

答案：B

解析：K近邻算法是一种基于实例的学习方法，属于模型驱动方法。它通过构建模型来对新数据进行分类或回归预测。

7.大数据可视化技术的主要作用是（）

A.提高数据存储效率

B.增强数据分析速度

C.降低数据传输成本

D.直观展示数据特征

答案：D

解析：大数据可视化技术通过图表、图形等方式将海量数据以直观形式呈现，帮助人们理解数据特征和规律。

8.下列关于云计算与大数据关系的描述错误的是（）

A.云计算为大数据提供了弹性计算资源

B.大数据技术是云计算的主要应用领域

C.云计算平台通常包含大数据处理服务

D.大数据技术可以替代云计算

答案：D

解析：大数据技术需要云计算提供的弹性资源支持，云计算平台也常集成大数据处理服务。大数据技术和云计算是相互支持而非替代关系。

9.在大数据分析中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.预测数据趋势

B.发现数据异常

C.找出数据项之间的频繁项集

D.分类数据对象

答案：C

解析：关联规则挖掘（如Apriori算法）主要发现数据项之间频繁出现的组合关系，典型应用是购物篮分析。预测、异常检测和分类属于其他数据分析任务。

10.大数据时代对数据分析师的核心能力要求不包括（）

A.编程能力

B.统计分析能力

C.业务理解能力

D.数据可视化能力

答案：A

解析：大数据时代对数据分析师的核心能力要求包括业务理解、统计分析、数据挖掘和可视化能力。编程能力虽然重要，但不是最核心的要求，因为许多工具可以简化编程需求。

11.大数据技术中，以下哪个不是Hadoop生态系统的主要组件（）

A.YARN

B.MapReduce

C.TensorFlow

D.Hive

答案：C

解析：Hadoop生态系统包括HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Pig、Sqoop、Flume等组件。TensorFlow是Google的开源机器学习框架，不属于Hadoop生态系统。

12.数据预处理中的数据集成主要解决的问题是（）

A.处理缺失值

B.数据冗余

C.数据格式不一致

D.数据噪声

答案：C

解析：数据集成是将来自多个数据源的数据合并到一个统一的数据集中，主要解决数据源之间的数据格式、命名等不一致问题。处理缺失值、数据冗余和数据噪声属于数据清洗阶段的工作。

13.下列关于数据挖掘任务类型的描述错误的是（）

A.分类属于预测性任务

B.聚类属于描述性任务

C.关联规则挖掘属于描述性任务

D.回归分析属于预测性任务

答案：A

解析：分类、聚类、关联规则挖掘都属于描述性任务，旨在发现数据本身的模式和关系。预测性任务包括回归分析和分类，目的是基于现有数据预测未来或未知数据的值或类别